🤖 DRL 入门指南

欢迎来到深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的入门文档！通过本指南，你将了解DRL的基本概念、实现原理及实际应用。🧠

📘 什么是深度强化学习？

深度强化学习结合了强化学习（Reinforcement Learning, RL）与深度学习（Deep Learning）的技术：

• 强化学习：通过试错机制让智能体学习决策策略
• 深度学习：利用神经网络处理高维状态空间

这种融合使智能体能够处理复杂任务，如游戏AI、自动驾驶等。🎮🚗

📚 核心概念解析

1. Agent（智能体）
   执行动作以最大化累积奖励的主体

2. Environment（环境）
   智能体交互的外部世界，如游戏场景或物理模拟

3. Reward（奖励）
   环境对智能体行为的反馈信号，用以指导学习

4. Policy（策略）
   定义智能体在特定状态下选择动作的规则

🌐 典型应用场景

• 🕹 游戏AI（如AlphaGo、星际争霸）
• 🚗 自动驾驶路径规划
• 🤖 机器人控制与运动规划
• 📊 股票交易策略优化

📖 推荐学习路径

1. 先掌握基础强化学习原理
   点击了解RL基础教程
2. 学习神经网络与深度学习知识
   深度学习入门指南
3. 实践DRL框架（如PyTorch、TensorFlow）
   DRL快速入门

📌 扩展阅读

如需深入理解DRL的数学基础，可参考：
深度强化学习数学原理