什么是深度强化学习？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是强化学习（Reinforcement Learning, RL）与深度学习的结合体，通过神经网络处理高维状态空间，使智能体在复杂环境中自主学习决策策略。
👉 点击了解强化学习与深度学习的关联

DRL 核心组件

  1. 智能体（Agent）
    🤖 执行动作并学习环境反馈的决策者

    智能体示意图

  2. 环境（Environment）
    🌍 智能体交互的场景，如游戏、机器人控制等

    环境交互示例

  3. 奖励函数（Reward Function）
    💰 引导智能体优化目标的数学表达

    奖励机制图解

  4. 深度神经网络（DNN）
    🧠 用于逼近策略函数或价值函数的工具

    神经网络结构

典型应用场景

  • 🎮 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2）
  • 🚗 自动驾驶路径规划
  • 🤖 机器人运动控制
  • 📊 股票交易策略优化

学习路径推荐

  1. 先掌握基础RL概念：强化学习入门
  2. 学习深度学习基础：深度学习速成课
  3. 实践DRL框架（如PyTorch、TensorFlow）
  4. 参考经典论文：DQN论文

常见算法对比

算法 特点 适用场景
DQN 引入经验回放与目标网络 离散动作空间
A3C 多线程异步更新 实时性要求高的场景
PPO 稳定训练的策略梯度方法 多种连续控制任务

👉 深入探讨DRL优化技巧