什么是深度强化学习？🧠

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了强化学习（RL）与深度学习技术，通过让智能体在复杂环境中自主学习最优策略来实现目标。它广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。

核心概念 🔍

  • 智能体（Agent）：执行动作以最大化累积奖励的主体
  • 环境（Environment）：智能体交互的外部系统
  • 奖励函数（Reward Function）：量化智能体行为的反馈机制
  • 策略（Policy）：智能体选择动作的规则
  • Q学习（Q-Learning）：通过估计状态-动作对的Q值来更新策略
深度强化学习_基础概念

典型应用场景 🚀

  1. 游戏AI：如AlphaGo、星际争霸AI
  2. 机器人路径规划：自主导航与避障
  3. 自动驾驶：决策控制与环境交互
  4. 资源管理：优化分配与调度策略
自动驾驶_强化学习应用

学习资源 📚

为什么选择DRL？💡

  • 能处理高维状态空间
  • 无需人工设计复杂规则
  • 通过大量数据自动优化策略
深度强化学习_优势