📚 深度强化学习入门
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习与强化学习的结合体，通过神经网络强大的函数逼近能力，解决传统强化学习在高维状态空间中的局限性。以下是核心知识点概览：
🔍 基础概念
- Q-learning：通过状态-动作值函数评估决策质量，图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/深度强化学习/" alt="深度强化学习"/></center> - 策略梯度：直接优化策略参数，图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/强化学习算法/" alt="强化学习算法"/></center> - Actor-Critic框架：结合策略网络（Actor）与价值网络（Critic），图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/神经网络架构/" alt="神经网络架构"/></center>
🎮 典型应用
- 游戏AI：如AlphaGo、Dota 2 AI，图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/游戏人工智能/" alt="游戏人工智能"/></center> - 机器人控制：路径规划与动作优化，图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/机器人控制/" alt="机器人控制"/></center> - 自动驾驶：决策制定与环境交互，图片：
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/自动驾驶技术/" alt="自动驾驶技术"/></center>
📖 推荐学习路径
- 《深度强化学习：原理与实践》（基础理论）
- 《Reinforcement Learning: An Introduction》（英文经典）
- 《深度强化学习实战》（代码实现）
📌 拓展阅读：点击了解强化学习与深度学习的结合点