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写在前面.与原版DDPG相比，TD3的改动可以概括为：.使用与双Q学习（DoubleDQN）相似的思想：使用两个Critic（估值网络Q(s,a)）对动作-值进行评估，训练的时候取作为估计值，这个结构可以用很小的改动加入到其他算法中，在本页面搜索「TwinsCritic的快速应用」...
参考文献：DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearning莫烦老师的源码：MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow引言：DuelingDQN网络结构与DQN相似，它有2个分支，1个用于预测statevalue，它是一个标量；另1个用于预测与状态相关的actionadvantagevalue，它是1个矢量，矢量的每个值对应着1个动作。
联系方式：860122112@qq深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。一、DDQN论文（Hasselt等人）发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值，而且估计误差会随Action的个数增加而增加。
整理了强化学习入门时必看的论文，主要是有关DQN算法的，致力于强化学习的小伙伴应该必看这些论文的dqn论文更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.
文献翻译，格式做的比较认真，公式图片都做了翻译，格式符合规范。适用于作业，课设，毕设文献翻译翻译论文格式要求更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.
1、DQNDQN算法是第一次把deeplearning引入了reinforcementlearning，在Atari模拟游戏中展现了巨大的威力，在很多游戏中表现出了humanlever的水准，论文也上了nature的首页。但是DQN也有它的不足之处，最大的局限就是对连续的actionspace的情况基本上
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参考文献：DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearning莫烦老师的源码：MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow引言：DuelingDQN网络结构与DQN相似，它有2个分支，1个用于预测statevalue，它是一个标量；另1个用于预测与状态相关的actionadvantagevalue，它是1个矢量，矢量的每个值对应着1个动作。
联系方式：860122112@qq深度双Q网络（DDQN）和基于竞争构架Q网络（Dueling-DQN）都是DQN的改进版本，前者是对DQN训练算法的改进，后者是对DQN模型结构的改进。一、DDQN论文（Hasselt等人）发现并证明了传统的DQN普遍会过高估计Action的Q值，而且估计误差会随Action的个数增加而增加。
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