深度强化学习是结合深度学习与强化学习的前沿技术，通过神经网络逼近策略或价值函数，使智能体在复杂环境中自主学习最优决策。以下是关键知识点：
📌 核心概念
- Agent（智能体）：自主决策的实体，如机器人或游戏AI
- Reward（奖励）：环境对动作的反馈信号，指导学习方向
- Policy（策略）：Agent在状态空间中选择动作的规则
- Value Function（价值函数）：评估某状态或动作的长期收益
🧠 常用算法
| 算法类型 | 特点 | 示例场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 直接学习状态-动作价值 | 游戏关卡策略优化 |
| Policy Gradient | 直接优化策略参数 | 连续动作控制（如机器人运动） |
| Deep Q-Network (DQN) | 结合DQN与经验回放机制 | Atari游戏AI训练 |
🚀 应用领域
- 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2）
- 自动驾驶决策系统
- 机器人路径规划
- 金融交易策略优化
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