深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）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、自动驾驶、机器人控制等领域。以下是核心内容概览：
1. DRL的基本概念
- 强化学习：通过试错机制让智能体（Agent）在环境中学习最优策略，目标是最大化累积奖励
- 深度学习：利用神经网络从数据中自动提取特征，解决复杂模式识别问题
- DRL的结合：用深度网络替代传统强化学习中的特征工程，直接处理高维状态空间
2. 核心要素
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| 状态（State） | 描述环境当前情况 |
| 动作（Action） | 智能体可执行的操作 |
| 奖励（Reward） | 环境对动作的反馈信号 |
| 策略（Policy） | 状态到动作的映射规则 |
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3. 典型应用场景
- 🚗 自动驾驶：决策模型训练（如车道保持、红绿灯识别）
- 🎮 游戏AI：AlphaGo、Dota 2等复杂策略游戏的训练
- 🤖 机器人控制：机械臂路径规划、动态环境交互等
4. 学习路径推荐
- 先掌握基础强化学习理论
- 学习神经网络基础（推荐路径：/deep_learning_101）
- 实践DRL框架（如TensorFlow/PyTorch的强化学习模块）
- 参考经典论文：DQN: Deep Q-Network
5. 常见算法对比
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| DQN | 引入经验回放与目标网络 | 离散动作空间 |
| DDPG | 持续性强化学习（Continuous） | 连续动作空间 |
| PPO | 策略梯度的改进算法 | 需要稳定策略更新的场景 |