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技术，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。以下是核心知识点梳理：
1. 基本概念
- 强化学习：通过试错与环境交互，学习最优策略的机器学习范式
- 深度学习：利用神经网络建模复杂函数，处理高维状态空间
- DRL结合点：用神经网络替代传统Q-learning的表格，实现函数逼近
2. 核心算法
| 算法类型 | 代表方法 | 特点 |
|---|---|---|
| 值迭代 | DQN（Deep Q-Network） | 引入经验回放与目标网络 |
| 政策梯度 | A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic） | 直接优化策略参数 |
| 混合方法 | PPO（Proximal Policy Optimization） | 稳定训练过程的改进算法 |
3. 应用场景
- 游戏AI：如AlphaGo、Doom游戏的自动化操作
- 机器人控制：路径规划、机械臂操作等
- 自动驾驶：交通规则学习与决策制定
4. 学习资源
- 深度强化学习基础教程（推荐前置学习）
- PyTorch官方DRL案例库（实战代码示例）
- 深度强化学习论文速览（最新研究动态）
5. 开发工具
- 🧠 TensorFlow/PyTorch：框架选择
- 📊 Gym：强化学习环境库
- 📚 Stable Baselines3：封装好的算法实现