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

深度强化学习是人工智能与强化学习的结合，通过神经网络模型来逼近复杂函数，使智能体在动态环境中自主学习最优策略。其核心目标是通过试错机制最大化长期奖励。

📌 基本概念

• 强化学习（RL）：智能体通过与环境交互，学习决策策略以最大化累积奖励
• 深度学习（DL）：利用多层神经网络处理高维输入（如图像、文本）
• 关键组件：
  • 状态空间（State Space）
  • 动作空间（Action Space）
  • 奖励函数（Reward Function）
  • 策略网络（Policy Network）
  • 价值网络（Value Network）

🎯 典型应用场景

1. 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2）
2. 机器人控制（运动规划、目标导航）
3. 自动驾驶（路径决策、障碍规避）
4. 资源管理（如电力调度、网络优化）
5. 金融交易（高频策略、风险控制）

📘 学习资源推荐

📈 技术发展里程碑

• 2013: DeepMind的Atari游戏突破（使用DQN算法）
• 2015: 人类级别的AlphaGo诞生
• 2018: 机器人足球赛夺冠（使用PPO算法）
• 2020: 基于Transformer的强化学习模型出现

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