深度强化学习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。以下是核心内容概览：
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）
- 结合点：深度网络作为函数逼近器，解决传统RL在复杂状态空间中的局限性
2. 关键算法
- DQN（Deep Q-Network）：将Q-learning与神经网络结合，解决信用分配问题
- Policy Gradient：直接优化策略网络，适用于连续动作空间
- Actor-Critic：结合策略梯度与值函数，平衡探索与利用
3. 应用场景
- 🎮 游戏AI（如AlphaGo、Atari游戏）
- 🤖 机器人路径规划与运动控制
- 🚗 自动驾驶决策系统
- 📈 股票交易策略优化
4. 学习资源
- 深度强化学习实战教程：从代码实现角度详解DQN
- RL数学基础：包含动态规划、马尔可夫决策过程等理论
- 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》（Second Edition）
5. 注意事项
- ⚠️ 需要大量计算资源（GPU推荐）
- ⚠️ 环境设计是成功的关键因素
- ⚠️ 避免过拟合：使用经验回放（Experience Replay）与目标网络（Target Network）
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