深度强化学习教程

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一个热门分支，它结合了深度学习和强化学习的技术，使得机器能够在复杂的环境中通过试错学习到最优策略。

基础概念

• 强化学习：一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。
• 深度学习：一种使用深层神经网络进行特征提取和模式识别的方法。

教程内容

1. 环境搭建：介绍如何搭建深度强化学习实验环境。
2. 算法原理：讲解常用的深度强化学习算法，如Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等。
3. 实战案例：通过具体案例展示如何应用深度强化学习解决实际问题。

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扩展阅读

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