简介
在强化学习（RL）中结合深度学习（DL）是当前AI领域的热门方向，通过深度神经网络提取状态特征，使智能体能够处理高维数据（如图像、文本等）。PyTorch作为深度学习框架，其灵活性和动态计算图特性使其成为实现深度强化学习算法的理想选择。
核心概念
- 深度神经网络：用于近似价值函数、策略函数或环境模型，如DQN（深度Q网络）中的全连接网络
- 经验回放（Experience Replay）：通过存储历史经验样本，提高训练稳定性
- 目标网络（Target Network）：分离目标值计算，减少目标波动对训练的影响
- 策略梯度方法：如PPO（近端策略优化），结合Actor-Critic架构实现端到端训练
实践案例
- DQN实战：使用PyTorch实现经典的Atari游戏控制
- A3C分布式训练：通过多线程/多进程加速强化学习训练过程
- 深度强化学习在机器人控制中的应用
学习资源
扩展阅读
若想深入了解深度强化学习的数学基础，可参考：
深度强化学习理论详解
图片关键词由上下文生成，如需更多示例可访问PyTorch视觉教程学习图像处理技术