在当今人工智能领域，决策与强化学习（DRL）是备受关注的研究方向。本文将为您介绍DRL的基本概念、原理和应用。

什么是DRL？

DRL是一种结合了决策论和机器学习的方法，旨在通过学习如何在复杂环境中做出最优决策。它广泛应用于游戏、机器人、推荐系统等领域。

DRL的基本原理

DRL主要包含以下三个核心概念：

  1. 环境（Environment）：一个包含状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）的模型。
  2. 策略（Policy）：定义了智能体如何根据当前状态选择动作。
  3. 价值函数（Value Function）：衡量智能体在某个状态下的期望奖励。

DRL的应用

DRL在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

  • 游戏：如Atari游戏、棋类游戏等。
  • 机器人：如自动驾驶、无人机等。
  • 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。

扩展阅读

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DRL示意图