/DDPG框架的搭建 🚀 & pendulum-V0环境构建 🔄

在开始探索深度确定性策略梯度（DDPG）算法之前，我们先来搭建一个基础环境。🚀 DDPG算法是结合了深度学习与策略梯度方法的一种强化学习算法，它特别适用于连续动作空间的任务。🎯 今天我们将使用gym库中的pendulum-V0环境作为示例进行说明。🔄 Pendulum是一个经典的控制问题，目标是通过控制摆锤的角度，使其稳定在一个垂直位置。📍

首先，我们需要安装必要的库，如TensorFlow和Gym。📖 一旦准备就绪，我们可以开始定义我们的Actor和Critic网络。🤓 Actor网络负责输出给定状态下的最优动作，而Critic网络则评估这个动作的价值。🧐 接下来，我们需要设置经验回放缓冲区，用于存储训练过程中产生的状态-动作-奖励-下一个状态的数据对。📦

最后，我们将实现DDPG算法的核心部分，包括更新网络权重和探索策略。💡 通过不断迭代，我们的智能体将学会如何有效地控制摆锤，使其保持平衡。💪

现在，你已经掌握了搭建DDPG框架的基础知识，接下来可以尝试自己动手实现，看看是否能够成功训练出一个稳定的智能体。🏁

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