基于策略的深度强化学习循环确定性策略梯度(RDPG)RDPG属于策略梯度算法。和前面讲到的基于值函数的训练方法不同，策略通过计算梯度更新策略网络中的参数，使得整个策略朝着奖励增高的方向更新。

之前咱们的介绍解决的是当值状态接近于无限或者连续的时候采用DQN方法，下面我们来想另一个场景，如果我们的动作空间无限大或者连续呢，是不是基于值函数的迭代就不是那么适用啦，这就是本章要介绍的随机梯度策略。这个时候我考虑将策略参数化，利用线性函数或者非线性函数表示策略，就是$π_{\theta}(s)$