什么是深度强化学习？
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是深度学习与强化学习的结合，通过让智能体在环境中自主学习策略来完成任务。其核心是利用神经网络近似价值函数或策略函数，适用于复杂决策场景。
核心概念速览 📚
- 智能体（Agent）：执行动作以最大化累积奖励的主体
- 环境（Environment）：智能体交互的外部系统（如游戏、机器人控制）
- 奖励机制（Reward）：环境对智能体行为的反馈信号
- 策略（Policy）：智能体选择动作的规则（如神经网络输出）
经典算法对比 📊
| 算法 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 无需环境模型，直接学习状态-动作价值 | 游戏关卡突破、路径规划 |
| Policy Gradient | 直接优化策略参数，适合连续动作空间 | 机器人运动控制、自动驾驶 |
| DQN (Deep Q-Network) | 结合Q-Learning与深度网络，解决高维状态 | 游戏AI（如Atari游戏） |
实践应用案例 🎮
- 游戏AI：AlphaGo、星际争霸AI训练
- 机器人控制：机械臂抓取、无人机避障
- 自动驾驶：交通规则学习、路径优化
学习资源推荐 🌐
- 深度强化学习进阶教程（本站链接）
- 《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton & Barto）
- OpenAI Gym：强化学习实验平台
- PyTorch官方教程：深度学习框架应用
学习建议 ✅
- 先掌握基础强化学习原理（如动态规划、蒙特卡洛方法）
- 通过深度强化学习实战课程（本站链接）练习代码实现
- 关注最新研究：arXiv深度强化学习论文