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，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。以下是快速入门的核心内容：
基础概念 🔍
- 强化学习核心：通过奖励机制训练智能体（Agent）做出决策，如Q Learning与Deep Q-Network
- 深度学习融合：使用神经网络近似价值函数，例如Neural_Network
- 关键算法：Policy_Gradient、Actor_Critic
实践框架 🛠️
- PyTorch实现：推荐使用PyTorch框架构建DRL模型
- TensorFlow工具：TensorFlow也提供了强化学习库（如TF-Agents）
- 开源项目参考：DRL_Tutorial
应用案例 🌍
- 游戏AI：如AlphaGo的Game_AI技术
- 自动驾驶：Autonomous_Vehicle路径规划
- 机器人控制：Robot_Control
学习资源 📚
如需进一步探索DRL的数学原理或进阶技巧，可访问深度强化学习理论篇获取详细解析。