深度强化学习入门教程 🤖🧠

深度强化学习（DRL）是深度学习与强化学习的结合体，通过让智能体在复杂环境中学习决策策略，广泛应用于游戏、机器人、自动驾驶等领域。以下是核心要点：

1. 基础概念

• 智能体（Agent）：执行动作的主体，如游戏角色或自动驾驶汽车 🚗
• 环境（Environment）：智能体交互的场景，如游戏地图或现实道路 🌍
• 奖励机制（Reward）：环境对智能体行为的反馈，如得分或安全指标 📊

2. 关键技术

• Q学习（Q-Learning）：通过Q值评估状态-动作对的长期收益，公式为：
  $ Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] $
• 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略参数，适用于连续动作空间 🔄

3. 应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 工业自动化（如机器人路径规划）
• 自然语言处理（如对话策略优化）

4. 优缺点

• ✅ 优点：适应复杂环境，自主学习能力
• ❌ 缺点：训练成本高，需大量数据

如需深入了解DRL的实现细节，可访问 深度强化学习基础教程 📚