深度强化学习（DRL）实践教程 🧠🎮
深度强化学习（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、机器人控制、自动驾驶等领域。以下是入门实践指南：
1. 核心概念解析
- 马尔可夫决策过程（MDP）：环境与智能体交互的数学框架，用
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/马尔可夫决策过程/" alt="马尔可夫决策过程"/>可视化状态转移 - 奖励机制：通过
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/奖励函数设计/" alt="奖励函数设计"/>理解如何量化目标 - 探索与利用：平衡尝试新策略与使用已知有效方法，参考
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/探索_利用平衡/" alt="探索_利用平衡"/>示意图
2. 实践步骤
- 环境搭建：推荐使用PyTorch强化学习教程作为基础
- 算法选择：从DQN、PPO到A3C，用
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/深度强化学习算法对比/" alt="深度强化学习算法对比"/>对比不同方法 - 训练过程：监控奖励曲线，用
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/训练过程可视化/" alt="训练过程可视化"/>展示收敛效果 - 评估优化：通过
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型评估指标/" alt="模型评估指标"/>分析性能
3. 典型应用场景
- 🤖 工业机器人路径规划
- 🎮 游戏AI策略优化（如星际争霸案例）
- 🚗 自动驾驶决策系统
需要更多代码示例可查看深度强化学习实战章节，包含TensorFlow和PyTorch实现模板。