本文主要是介绍深度强化学习中的NAF算法-连续控制（对DQN的改进），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
DQN算法以及之前的种种改进都是面向离散的action的，DQN算法没有办法面向连续的action，因为Q值更新的时候要用到求最大的action。
本来DQN主要是输出Q值的，aciton是通过argmax顺便实现的，但是现在NAF需要用神经网络输出了，那么就是同时输出Q 和 a。
基本的idea就是引入了Advantage函数A（s,a），也就是每一个动作在特定状态下的优劣。
P为正
上式是A的矩阵表示，也就是一个二次型。其中x是状态
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