🎯 AI 深度强化学习教程指南

📌 什么是深度强化学习？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的领域，通过神经网络模型学习状态-动作映射关系，实现智能体在复杂环境中的自主决策。

🧠 核心概念速览

• Q学习：通过Q值函数评估动作价值，公式为 $ Q(s,a) = Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $
• 策略梯度：直接优化策略参数，适用于连续动作空间
• 经验回放：利用记忆库存储历史经验，提升训练稳定性
• 目标网络：通过分离的目标网络减少训练波动（如DQN中的技巧）

🚀 典型应用场景

1. 自动驾驶：路径规划与实时决策
2. 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2 自动化对战
3. 机器人控制：运动技能学习（如机械臂抓取）
4. 资源管理：优化复杂系统的调度策略

📚 学习资源推荐

• 深度强化学习入门教程（附代码示例）
• PyTorch 实现 DRL 的实战案例
• 经典论文解读：Deep Q-Networks

📌 提示：可尝试在 深度强化学习实验平台 亲自实践算法！