深度强化学习_基础概念

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习的一个分支，它结合了深度学习和强化学习的方法。下面将简要介绍深度强化学习的一些基础概念。

1. 强化学习

强化学习是一种机器学习方法，它通过与环境交互来学习如何采取最佳行动。在强化学习中，智能体（Agent）会根据环境的反馈（Reward）来调整自己的行为策略。

1.1 状态（State）

状态是智能体在环境中所处的位置或状态，通常用一个向量来表示。

1.2 行动（Action）

行动是智能体可以采取的动作，它决定了智能体在环境中的下一步行为。

1.3 奖励（Reward）

奖励是环境对智能体行动的反馈，它可以是正的、负的或者零。

1.4 策略（Policy）

策略是智能体采取行动的规则，它决定了智能体在给定状态下应该采取哪个行动。

2. 深度学习

深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来学习数据的复杂特征。

2.1 神经网络（Neural Network）

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它通过调整神经元之间的连接权重来学习数据。

2.2 深度神经网络（Deep Neural Network）

深度神经网络是由多层神经网络组成的网络，它可以学习更复杂的特征。

3. 深度强化学习

深度强化学习结合了深度学习和强化学习的方法，它使用深度神经网络来学习智能体的策略。

3.1 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）

DQN是一种基于深度学习的强化学习方法，它使用深度神经网络来近似Q函数，从而学习最优策略。

3.2 部分可观察性（Partial Observability）

部分可观察性是指智能体只能观察到环境的一部分，而不是整个环境。

3.3 持续学习（Continual Learning）

持续学习是指智能体在新的环境中不断学习和适应的能力。

深度学习

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