什么是深度强化学习？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了深度学习（🧠）与强化学习（🤖）的优势，使智能体通过试错学习复杂任务。
Reinforce是DRL的经典算法之一，基于策略梯度方法，通过直接优化策略来实现目标。

核心概念

  • 状态（State）：环境的当前情况，如棋盘位置或机器人传感器数据
  • 动作（Action）：智能体可执行的操作，如移动或决策
  • 奖励（Reward）：环境对动作的反馈，指导学习方向
  • 策略（Policy）：智能体选择动作的规则，Reinforce通过概率分布实现

应用场景

  • 🚀 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2机器人
  • 🚀 自动驾驶：路径规划与决策系统
  • 🚀 机器人控制：复杂环境下的运动策略

学习资源

  1. RL-Games：DRL在游戏领域的实战案例
  2. DRL-Advanced：进阶算法与优化技巧
  3. 📚 《深度强化学习入门》：系统化学习路径

扩展阅读

深度强化学习
Reinforce 算法