深度强化学习教程

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是人工智能领域的一个热点研究方向。它结合了深度学习和强化学习，使机器能够在复杂环境中通过自我学习和试错来做出决策。

基本概念

• 强化学习：一种机器学习方法，使机器能够在没有明确编程的情况下，通过与环境交互来学习如何采取行动。
• 深度学习：一种使用神经网络进行数据学习的方法，能够自动从数据中提取特征。

教程内容

1. 环境搭建：介绍如何搭建深度强化学习的实验环境。
2. 基础算法：讲解常见的深度强化学习算法，如DQN、DDPG、PPO等。
3. 实战案例：通过实际案例演示如何应用深度强化学习解决实际问题。

图片展示

深度学习神经网络

强化学习奖励函数

扩展阅读

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