📌 什么是深度强化学习？

深度强化学习（DRL）是深度学习与强化学习的结合体，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。

深度强化学习

🚀 典型应用场景

  • 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2 AI
  • 机器人控制：路径规划与动作优化
  • 自动驾驶：交通规则学习与实时决策
  • 推荐系统：动态用户行为建模

🧠 核心框架解析

1. 马尔可夫决策过程（MDP）

  • 状态空间（State Space）
  • 动作空间（Action Space）
  • 奖励函数（Reward Function）
马尔可夫决策过程

2. 深度Q网络（DQN）

  • Q值函数近似器：神经网络
  • 经验回放（Experience Replay）
  • 目标网络（Target Network）
    了解更多DQN原理

3. 策略梯度方法

  • Actor-Critic架构
  • 策略优化与价值函数解耦
  • 多智能体协作场景

📚 学习路径推荐

  1. 先掌握基础强化学习概念：强化学习基础
  2. 学习神经网络在RL中的应用：深度学习与RL结合
  3. 实践项目：开源DRL代码库

🤖 进阶方向

  • 分布式训练框架（如Ray RLlib）
  • 多智能体强化学习（MARL）
  • 迁移学习与元强化学习
  • 实时强化学习（RL with Real-Time Constraints）

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