深度强化学习（DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。以下是DRL实践的核心要点：
1. 基础概念
- 强化学习：通过试错机制让模型学习最优策略
- 深度学习：利用神经网络处理高维状态空间
- 结合点：DRL通过深度网络逼近价值函数或策略函数
2. 典型应用场景
- 🎮 游戏对战（如AlphaGo、Dota 2）
- 🚗 自动驾驶路径规划
- 🤖 工业机器人运动控制
- 📊 股票交易策略优化
3. 学习资源推荐
- DRL基础教程：从零开始的深度强化学习入门
- PyTorch强化学习框架：实践代码示例与案例分析
- OpenAI Gym环境：常用仿真平台与API文档
4. 实践步骤
- 定义环境与状态空间
- 设计奖励函数
- 选择神经网络架构
- 实现策略梯度算法
- 迭代训练与调优
📌 提示：实践时建议从简单环境（如CartPole）开始，逐步过渡到复杂场景。需要更多案例可参考深度强化学习项目合集。