什么是深度强化学习？
深度强化学习结合了深度学习与强化学习，通过神经网络逼近状态-动作价值函数，使智能体在复杂环境中自主学习最优策略。其核心在于试错机制与奖励反馈的结合，常用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。
核心概念解析
环境（Environment）
智能体交互的外部系统，如棋盘、模拟器或真实世界。状态（State）
环境的当前情况，例如游戏中的棋子位置或机器人传感器数据。动作（Action）
智能体可执行的操作，如移动、攻击或调整参数。奖励（Reward）
环境对智能体行为的反馈信号，指导其优化策略。
典型应用场景
- 🚗 自动驾驶：通过DRL学习路径规划与避障策略
- 🎮 游戏AI：如AlphaStar在《星际争霸》中的表现
- 🤖 机器人控制：实现复杂运动任务的自主决策
- 📈 金融交易：基于市场数据优化投资组合
学习路径推荐
基础入门
- 《深度强化学习入门》点击学习
- 掌握Python与PyTorch/TensorFlow基础
进阶实践
高级理论
- 探索Actor-Critic框架与Policy Gradient方法
- 研究分布式训练与多智能体协作