🎯 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领域，通过神经网络逼近策略或价值函数，使智能体在复杂环境中自主学习决策。其核心在于试错机制与奖励反馈的结合，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。
📖 经典著作
《Reinforcement Learning: An Introduction》 by Richard S. Sutton & Andrew G. Barto
📘 点击查看本书中文导读深度强化学习_基础《Deep Reinforcement Learning Hands-On》 by Maxim Lapan
🎓 深入实践DRL深度强化学习_实践《Reinforcement Learning and Optimal Control》 by Andrew Barto & Sergey Bartanov
📚 获取本书PDF版本深度强化学习_控制
🧠 学习路径
- 入门基础：先掌握强化学习核心概念，再结合深度学习技术
📌 强化学习教程 - 实战项目：通过开源代码实现DRL算法（如DQN、PPO）
🧪 查看项目示例 - 进阶研究：探索多智能体、元强化学习等高级主题
🔍 深入研究指南
🌐 英文资源
- "Spinning Up in RL" by OpenAI
📘 英文版书籍索引 - "Deep Reinforcement Learning: Fundamentals, Technologies, and Applications" by Yisong Yue
📚 获取英文PDF深度强化学习_应用