深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）教程

深度强化学习是结合深度学习与强化学习的前沿技术，通过神经网络模拟智能体的决策过程，使其在复杂环境中自主学习最优策略。🤖🧠

核心概念

1. 智能体（Agent）

   • 通过与环境交互来学习策略的主体
   • 🧭 示例：游戏AI、机器人控制

2. 奖励机制（Reward）

   • 环境对智能体行为的反馈信号
   • 🎯 通过最大化累积奖励优化策略

3. 深度网络（Deep Network）

   • 用于处理高维状态空间（如图像、语音）
   • 🧮 示例：深度强化学习网络结构图

应用场景

• 🕹 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2）
• 🚗 自动驾驶与路径规划
• 🤖 工业机器人控制
• 📊 股票交易策略优化

学习资源

• 📘 基础入门：强化学习原理教程
• 🧠 进阶内容：深度学习与强化学习结合案例
• 📚 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》

扩展阅读

深度强化学习的实践需要掌握数学基础与编程技能，建议结合以下内容学习：

• 📌 深度学习框架教程
• 📌 Q-learning算法详解