深度强化学习基础教程 🧠🔥

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的高级技术，常用于复杂决策场景。以下是核心要点：

1. 基础概念

• 强化学习：通过试错与环境交互，学习最优策略的机器学习范式
• 深度学习：利用神经网络处理高维数据（如图像、状态空间）
• 结合优势：DRL 可处理传统强化学习难以应对的复杂状态空间

2. 核心算法

• Q-Learning：通过Q值表评估动作价值（Q_学习）
• 策略梯度：直接优化策略参数（策略梯度）
• Actor-Critic：结合策略网络（Actor）与价值网络（Critic）（Actor_Critic）

3. 应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）🎮
• 机器人控制 🤖
• 自动驾驶 🚗

4. 学习资源

• 强化学习概述教程 📚
• 深度学习与强化学习结合详解 🔍

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