深度强化学习（DRL）案例学习指南

什么是深度强化学习？

深度强化学习是结合深度学习与强化学习的先进技术，通过让算法在与环境的交互中学习最优策略。它广泛应用于游戏AI、自动驾驶、机器人控制等领域。🤖

经典DRL案例解析

1. AlphaGo
   由DeepMind开发的围棋AI，通过自我对弈训练，击败了世界冠军。

   [了解更多](/zh/learn/drl_tutorial)

2. 自动驾驶决策系统
   利用DRL实时处理路况数据，优化车辆路径规划与避障策略。

   

3. 机器人运动控制
   通过深度神经网络学习复杂环境下的机械臂操作技巧。

   

学习资源推荐

• DRL基础理论详解
• 实战项目：CartPole平衡控制
• 最新研究进展追踪

扩展阅读

探索更多DRL应用场景👉 深度强化学习案例库