Deep_Reinforcement_Learning

Deep Reinforcement Learning (深度强化学习) 是一种结合了深度学习和强化学习的算法。它通过模仿人类的学习过程，使机器能够在没有明确指令的情况下学习完成任务。

基本概念

• 强化学习 (Reinforcement Learning): 一种机器学习方法，通过奖励和惩罚来指导算法做出最优决策。
• 深度学习 (Deep Learning): 一种模拟人脑处理信息方式的机器学习方法，通常使用多层神经网络。

应用场景

• 自动驾驶
• 游戏AI
• 股票交易
• 医疗诊断

核心技术

• Q-Learning: 通过学习值函数来预测未来奖励。
• Policy Gradient: 通过学习策略函数来直接预测行动。

Deep Learning Image

更多关于深度学习的知识，可以访问本站深度学习教程。

总结

深度强化学习是人工智能领域的一个前沿方向，具有巨大的应用潜力。随着技术的不断发展，相信它在未来会带来更多的创新和突破。