深度强化学习（DRL）理论详解 🤖

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。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念

强化学习（RL）通过Agent-Environment交互实现目标优化，而DRL则利用深度神经网络处理高维状态空间。

• Agent：决策主体（如AI模型）
• Environment：外部环境（如游戏场景）
• Reward：反馈信号（如得分、惩罚）
• Policy：策略函数（决定Agent动作）

2. 核心算法

• Q学习（Q-Learning）：通过Q值表评估状态-动作对的长期收益
• 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略参数，适用于连续动作空间
• Actor-Critic框架：结合策略网络（Actor）与价值网络（Critic）的优势

3. 应用场景

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

4. 学习资源

如需深入实践，可参考：
深度强化学习实战教程
（含代码示例与环境搭建指南）

文中图片均来自ULLRAI图库，可点击链接查看更多技术示意图