什么是深度强化学习？🚀
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习与强化学习的交叉领域，通过神经网络建模策略或价值函数，使智能体在复杂环境中自主学习决策。其核心目标是让AI通过试错机制最大化长期奖励，广泛应用于游戏AI、自动驾驶、机器人控制等场景。
核心概念解析 💡
- Q-learning：通过Q值表评估状态-动作对的预期回报，公式为
Q(s,a) = Q(s,a) + α[ r + γ max Q(s',a') - Q(s,a) ]。插入图片 - 策略梯度：直接优化策略参数，通过梯度上升更新策略，适合连续动作空间。
- 深度Q网络（DQN）：结合Q-learning与深度学习，使用神经网络近似Q函数，解决高维状态空间问题。插入图片
- 经验回放：通过存储历史经验样本，打破数据相关性，提升训练稳定性。