🧠 深度强化学习（Deep RL）简介

深度强化学习（Deep RL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，通过神经网络替代传统强化学习中的价值函数或策略函数，实现复杂环境下的智能决策。以下是核心要点：

📘 基础概念

• 强化学习：通过试错机制学习最优策略，目标是最大化长期奖励
• 深度学习：利用多层神经网络处理高维数据（如图像、文本）
• 结合点：用深度网络逼近策略或价值函数，解决传统方法在复杂状态空间中的局限性

🚀 典型应用场景

• 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2 AI
• 机器人控制：自主导航、机械臂操作
• 自动驾驶：路径规划与决策
• 资源管理：优化调度与分配

📚 学习资源

1. 深度强化学习入门指南
2. 经典算法详解
3. 实战项目案例
4. 论文推荐

🧪 技术挑战

• 样本效率低：需大量交互数据
• 探索与利用平衡：避免陷入局部最优
• 稳定性问题：训练过程易发散
• 可解释性：黑箱模型难以分析决策逻辑

深度强化学习在自动驾驶领域有广泛应用，了解更多关于深度强化学习的概述 可深入理解其原理与实现。