什么是深度强化学习（DRL）？🤖🧠
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习与强化学习的结合体，通过神经网络（如深度学习模型）来近似策略函数或价值函数，使智能体在复杂环境中自主学习最优决策方式。
核心概念
- 智能体（Agent）：执行动作的主体，如机器人、游戏AI等。
- 环境（Environment）：智能体交互的外部世界，可能包含动态变化和奖励反馈。
- 奖励机制（Reward）：引导智能体学习目标的信号，例如游戏得分或任务完成度。
- 策略（Policy）：智能体在特定状态下选择动作的规则，DRL通过训练不断优化策略。
应用场景
- 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2的AI训练。
- 自动驾驶：决策路径规划与实时响应。
- 机器人控制：复杂任务的自主操作（例如机械臂抓取）。
- 资源管理：优化网络流量或能源分配。
与传统强化学习的区别
| 特性 | 传统RL | DRL |
|---|---|---|
| 模型复杂度 | 一般使用表格或函数近似 | 引入深度神经网络 |
| 环境要求 | 适用于小状态空间 | 适用于高维状态空间（如图像、传感器数据） |
| 训练效率 | 较低 | 高（需大量数据与计算资源） |
若需深入了解DRL的实现细节或实际案例，可访问 DRL技术详解 页面。
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