什么是深度学习与强化学习？

深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。强化学习则是让智能体通过与环境交互，学习决策策略以最大化奖励的范式。两者的结合（深度强化学习）在游戏AI、自动驾驶、机器人控制等领域表现卓越！

学习路径推荐

  1. 基础准备

    • 熟悉Python编程语言（推荐链接：/tutorials/python）
    • 掌握神经网络基本原理（如CNN、RNN）
    • 了解马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）

  2. 核心概念

    • 奖励函数设计：决定智能体行为的目标
    • 策略梯度：直接优化策略的算法框架
    • 经验回放：提升训练稳定性的关键技术
    • 探索与利用：平衡试错与经验的核心矛盾

  3. 实践案例

    • 🎮 游戏AI：如AlphaGo的深度强化学习实现
    • 🚗 自动驾驶：基于深度Q网络（DQN）的路径规划
    • 🤖 机器人控制：使用策略网络实现动态决策
    • 📈 金融交易：强化学习在高频交易中的应用

  4. 进阶挑战

    • 处理高维状态空间（如使用A3C算法）
    • 应对部分可观测环境（PPO算法优化）
    • 多智能体协作（MADRL的分布式训练）
    • 实时学习与迁移学习（如Meta-RL框架）

扩展学习资源

深度强化学习_流程
神经网络_结构