深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，常用于复杂决策场景。以下是核心内容概览：

📚 基础概念

  • 强化学习：通过试错机制学习最优策略，目标是最大化累积奖励
  • 深度学习：利用神经网络建模高维状态空间
  • 结合点：神经网络作为函数逼近器，替代传统强化学习中的表格或函数

🎯 应用领域

  1. 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2）
  2. robotics 自动化控制
  3. 自动驾驶决策系统
  4. 资源分配与优化

🧰 学习资源

  • 🔗 深度强化学习入门：从基础理论开始
  • 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton & Barto）
  • 工具链：PyTorch、TensorFlow、Gym 环境

📌 典型流程

  1. 定义环境与状态空间
  2. 设计奖励函数（Reward Function）
  3. 构建神经网络策略模型
  4. 实施训练算法（如Q-learning、Policy Gradients）
深度强化学习_示意图

🚀 进阶实践

  • 探索多智能体协作（Multi-Agent Systems）
  • 学习基于策略梯度的方法（Policy Gradient Methods）
  • 尝试分布式训练框架（如DDPG、PPO）
强化学习_流程图

🧠 扩展阅读

深度学习_神经网络结构