什么是深度强化学习？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是强化学习与深度学习的结合，通过神经网络替代传统强化学习中的价值函数或策略函数，解决复杂决策问题。
例如：

  • AlphaGo（/tutorials/neural_networks/reinforcement/alpha_go）
  • 自动驾驶系统
  • 游戏AI（如Dota 2、星际争霸）

核心概念

  1. Agent 🤖
    • 学习主体，通过与环境互动获取经验
  2. Reward Signal 🎉
    • 环境给予的反馈，指导Agent优化策略
  3. Neural Network Policy 🧠
    • 用神经网络直接输出动作概率分布
  4. Experience Replay 🔄
    • 通过存储历史经验加速训练

应用领域

  • 游戏AI 🎮（如Atari游戏、围棋）
  • 机器人控制 🤖（如机械臂操作）
  • 金融交易 💰（高频交易策略优化）
  • 推荐系统 📊（个性化内容推荐）

学习资源

扩展阅读

深度强化学习应用