1、深度强化学习入门：概念与基础框架解析

深度强化学习入门：概念与基础框架解析

1. 引言

在2015年，DeepMind开发出一种能够以超人水平玩一系列Atari 2600游戏的算法，深度强化学习由此进入大众视野。这一突破让人工智能似乎终于取得了实质性进展。如果你对深度神经网络在图像分类或预测等方面的应用有所了解，那么你已经站在了探索深度强化学习的起点上。

2. 深度强化学习中的“深度”

深度强化学习（DRL）是机器学习的一个子领域，它将深度学习模型（即神经网络）应用于强化学习（RL）任务。简单来说，“深度”就体现在使用神经网络这种强大的工具来解决强化学习问题。

3. 强化学习概述

强化学习是一种让智能体与环境进行交互，通过不断尝试不同的动作并根据环境反馈的奖励来学习最优策略的学习方法。与传统的机器学习方法不同，强化学习更关注如何在动态环境中做出一系列决策以最大化长期奖励。

例如，在一个游戏环境中，智能体（如游戏角色）需要根据当前的游戏状态（如敌人的位置、自身的生命值等）选择合适的动作（如攻击、躲避等），并根据游戏的结果（如是否获胜、得分多少）获得相应的奖励。智能体的目标就是通过不断地与环境交互，学习到一种最优策略，使得在长期的游戏过程中获得的总奖励最大。

4. 动态规划与蒙特卡罗方法对比

在强化学习中，动态规划和蒙特卡罗方法是两种常用的求解方法。

• 动态规划 ：是一种基于模型的方法，它需要对环境的动态特性有完整的了解，即知道状态转移概率和奖励函数。通过迭代地更新值函数，逐步逼近最优策略。
• 蒙特卡罗