DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)는 강화 학습의 일종으로, 연속적인 행동 공간을 다루기 위해 설계된 알고리즘이다. DDPG는 액터-크리틱(actor-critic) 접근법을 기반으로 하며, 두 개의 주요 구성 요소인 액터와 크리틱을 통해 학습을 진행한다. 액터는 주어진 상태에서 어떤 행동을 취할지를 결정하고, 크리틱은 액터가 선택한 행동의 가치를 평가한다. 이러한 구조는 정책과 가치 함수의 상호작용을 통해 더 효율적인 학습을 가능하게 한다.

DDPG는 행동 공간이 연속적일 때 강화 학습 문제를 효과적으로 해결하기 위해 화이트 노이즈를 포함한 탐색 메커니즘을 사용한다. 주로 오차 발생의 문제를 해결하기 위해, DDPG는 과거 경험을 저장하는 리플레이 버퍼를 도입한다. 이 버퍼는 에이전트가 경험한 상태, 행동, 보상 등의 정보를 저장하여 경험을 랜덤하게 샘플링함으로써 학습의 안정성을 높인다. 이를 통해 상관성을 줄이고, 비슷한 경험으로 인한 과적합을 방지할 수 있다.

알고리즘의 학습 과정에서는 주요 두 가지 신경망, 즉 액터 네트워크와 크리틱 네트워크가 사용된다. 각 네트워크는 별도로 훈련되며, 크리틱 네트워크는 현재 상태에서 액터 네트워크가 선택한 행동의 가치를 추정하는 데 중요한 역할을 한다. 이 가치는 주어진 보상과 다음 상태의 가치에 대한 정보를 종합하여 계산된다. 따라서 DDPG는 샘플 효율성을 높이며, 연속적인 행동 공간에서 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 해준다.

DDPG는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 로봇 공학, 자율 주행 차량, 게임 AI 등 여러 응용 프로그램에서 이 알고리즘이 성공적으로 적용되어 왔으며, 특히 연속적인 제어 문제에서 그 능력을 발휘한다. 그러나 DDPG는 고차원 상태 공간이나 복잡한 환경에서는 뛰어난 성능을 유지하기 어려운 단점도 존재한다. 따라서 연구자들은 DDPG의 개선점을 찾기 위해 다양한 변형 및 하이브리드 접근법을 모색하고 있다.