深度强化学习探索

深度强化学习是机器学习领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习的优势，使得机器能够在复杂环境中进行决策和优化。本文将探讨深度强化学习中的探索策略。

探索策略

在深度强化学习中，探索策略是决定学习效果的关键因素之一。以下是一些常用的探索策略：

• ε-greedy策略：以一定的概率选择一个随机动作，以探索未知的环境。
• UCB（Upper Confidence Bound）策略：在平衡探索和利用的过程中，选择具有最高上界置信度的动作。
• ε-greedy with exploration decay：随着经验的积累，逐渐减少随机选择动作的概率，增加选择已有经验动作的概率。

图像示例

以下是一个用于探索策略的示例图像：

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度强化学习的内容，可以阅读以下文章：

• 深度强化学习基础
• 深度学习与强化学习的关系

希望这些内容能帮助您更好地理解深度强化学习中的探索策略。