深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, 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、自动驾驶、机器人控制等领域。以下是核心内容概览：
1. 基本概念 📌
- 强化学习：通过试错机制学习最优策略，目标是最大化累积奖励
- 深度学习：利用神经网络处理高维状态空间（如图像、文本）
- DRL结合点：用深度网络替代传统RL中的价值函数或策略函数
2. 核心算法 🔍
| 算法 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| DQN | 引入经验回放与目标网络 | 游戏策略优化 |
| A3C | 多线程异步更新 | 实时控制任务 |
| PPO | 稳定训练的策略梯度方法 | 机器人路径规划 |
| SAC | 硬目标策略与软目标策略结合 | 连续动作控制 |
3. 典型应用场景 🚀
- 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2 AI
- 自动驾驶：交通信号识别与路径决策
- 资源调度：云计算任务分配优化
- 机器人控制：机械臂抓取、无人机导航
4. 学习资源推荐 📚
5. 技术挑战 ⚠️
- 探索与利用的平衡（Exploration-Exploitation）
- 样本效率（Sample Efficiency）
- 环境建模复杂度
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