4. 深度强化学习 (DRL)

文档摘要

深度强化学习 (DRL) 深度强化学习 (DRL)：智能决策的华丽蜕变在强化学习的广阔天地中，我们见证了智能体如何通过与环境的交互，从试错中学习最优策略。然而，当环境变得异常复杂，状态空间和动作空间呈指数级增长时，传统的Q-Learning等方法便显得力不从心。这时，深度学习的强大力量应运而生，与强化学习珠联璧合，催生了人工智能领域一颗璀璨的明星——深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL)。 DRL的核心思想，在于利用深度神经网络作为函数逼近器，来处理高维度的状态输入，输出价值函数、策略函数或Q值。这使得智能体能够从原始感知数据（如图像、声音）中直接学习，从而在围棋、雅达利游戏、机器人控制等一系列复杂任务中取得了令人惊叹的突破。