强化学习算法：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习策略。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）则是结合了深度学习（Deep Learning）和强化学习的方法，利用深度神经网络来近似智能体的策略或值函数。

以下是一些关于深度强化学习的重要算法：

• Q-Learning：Q-Learning是一种无模型强化学习算法，通过学习一个Q函数来评估每个状态-动作对的值。
• Deep Q-Network（DQN）：DQN是Q-Learning的一个变体，它使用深度神经网络来近似Q函数。
• Policy Gradient：Policy Gradient方法直接学习策略函数，而不是Q函数或值函数。
• Actor-Critic：Actor-Critic方法结合了Policy Gradient和Q-Learning的优点，同时学习策略函数和值函数。

深度学习算法架构

更多关于深度强化学习的内容，您可以访问以下链接：

• 深度强化学习基础
• 深度学习入门教程

希望这些信息对您有所帮助！