深度强化学习教程 🤖

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，常用于复杂环境下的智能决策。以下是核心知识点梳理：

基础概念

• 马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process)
  环境与智能体互动的数学框架，用 📊 图表示状态转移与奖励机制

  

• Q学习 (Q-Learning)
  通过Q值函数评估动作价值，用 🧠 图展示神经网络在Q值更新中的作用

  

• 策略梯度 (Policy Gradient)
  直接优化策略参数，用 📈 图对比不同算法的收敛速度

  

应用场景

• 🎮 游戏AI：AlphaGo、星际争霸策略制定
• 🚗 自动驾驶：路径规划与实时决策
• 🤖 机器人控制：动态环境中的动作优化

学习路径推荐

1. 入门：强化学习基础教程
2. 进阶：深度学习与RL结合实践
3. 工具：PyTorch强化学习框架指南

通过持续训练与环境交互，深度强化学习能实现从数据到决策的飞跃！🚀