深度强化学习入门教程 🤖

深度强化学习是结合深度学习与强化学习的前沿技术，常用于复杂环境下的智能决策。以下是关键知识点概览：

1. 核心概念 📚

• 策略梯度：直接优化策略函数，通过梯度上升调整动作选择概率
• Actor-Critic框架：包含策略网络（Actor）与价值网络（Critic）的双网络结构
• DQN算法：将Q-learning与深度神经网络结合，解决高维状态空间问题

2. 典型应用 🎮

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 自动驾驶路径规划
• 机器人运动控制
• 金融交易策略优化

3. 实现步骤 🧰

1. 定义状态空间与动作空间
2. 构建神经网络模型
3. 设计奖励函数与训练流程
4. 使用经验回放（Experience Replay）提升稳定性
5. 实现目标网络（Target Network）避免相关性问题

4. 扩展学习 🔗

如需深入了解PyTorch框架下的实现细节，可参考：
PyTorch强化学习教程

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