🧠 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）详解

深度强化学习是将深度学习与强化学习结合的前沿技术，广泛应用于复杂环境下的智能决策。以下是关键知识点：

📌 核心概念

1. 马尔可夫决策过程（MDP）
   环境以状态、动作、奖励三元组描述，通过策略函数最大化长期回报。

   

2. Q学习（Q-Learning）
   通过更新Q值表逼近最优策略，公式为：
   $$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$

   

3. 策略梯度（Policy Gradient）
   直接优化策略参数，适合高维动作空间。

   

4. 神经网络的应用
   用深度网络替代传统表格，处理连续状态和动作。

   

🚀 典型应用场景

• 🎮 游戏AI（如AlphaGo、DQN）
• 🤖 机器人路径规划与控制
• 🚗 自动驾驶决策系统
• 📊 复杂金融策略优化

📚 扩展阅读

• 强化学习基础入门
• 深度强化学习框架对比
• 实际案例分析

📌 注意：深度强化学习需结合具体场景选择算法（如DQN、PPO、A3C等），并注意训练稳定性与样本效率问题。