深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一个热点方向，它结合了深度学习和强化学习，使得机器能够在复杂的决策环境中学习到最优策略。神经网络作为深度学习的基础，是DRL中不可或缺的部分。

神经网络基础

神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构的计算模型，通过调整连接权重来学习输入数据中的特征和模式。在DRL中，神经网络通常用于以下两个方面：

  • 状态表示学习：将环境的状态信息转换为神经网络可以处理的数值输入。
  • 策略学习：根据状态信息，神经网络输出一个动作概率分布，指导智能体选择动作。

神经网络类型

在DRL中，常用的神经网络类型包括：

  • 全连接神经网络（FCNN）：最简单的神经网络结构，适用于简单的决策问题。
  • 卷积神经网络（CNN）：擅长处理具有网格结构的数据，如图像。
  • 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如时间序列数据。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。

深度Q网络（DQN）

深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是DRL中一个重要的里程碑，它将Q学习与深度学习相结合，通过神经网络来近似Q函数。DQN的主要特点包括：

  • 经验回放（Experience Replay）：将智能体经历过的状态、动作、奖励和下一个状态存储在记忆中，并随机从记忆中抽取样本进行训练，提高样本的多样性。
  • 目标网络（Target Network）：使用一个独立的网络作为目标网络，定期从主网络复制参数，减少梯度消失的问题。

实践与资源

想要深入了解深度强化学习和神经网络，以下是一些推荐的资源：

神经网络结构图