🎉 深度强化学习（DRL）教程

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前沿技术，通过神经网络替代传统强化学习中的价值函数或策略函数，实现复杂环境下的智能决策。

核心概念

• Agent（智能体）：自主学习的实体，如机器人或游戏AI
• Reward（奖励）：环境对Agent行为的反馈机制
• Policy（策略）：Agent决策的规则，如Q-Learning或策略梯度
• Value Function（价值函数）：评估状态或动作的长期收益

应用场景

1. 游戏AI（如AlphaGo）
2. 自动驾驶（环境感知与路径规划）
3. 机器人控制（动态环境适应）

学习资源

• 深入理解强化学习算法
• PyTorch官方DRL教程
• OpenAI Gym环境库

实践建议

• 从经典算法（如DQN、PPO）开始学习
• 使用/ai_tutorials/drl_lab链接获取交互式实验环境
• 关注最新论文（如Deep Reinforcement Learning: An Overview）