【机器学习】强化学习（五）深度强化学习理论

强化学习算法如Q学习的确有一些局限性，比如状态和动作空间过大或过复杂的问题。针对这些问题，有一些解决方案，比如：

• 使用函数逼近来近似Q函数，而不是用表格存储。函数逼近可以是线性的，也可以是非线性的，比如神经网络。这样可以减少存储空间，也可以处理连续的状态和动作空间。

• 使用分层强化学习来将复杂的任务分解为子任务，每个子任务有自己的状态和动作空间，以及奖励函数。这样可以降低问题的复杂度，也可以提高学习效率。

• 使用深度强化学习来结合深度学习和强化学习，利用深度神经网络来表示策略或值函数，从高维的原始输入（比如图像）中提取特征，学习复杂的环境和任务。深度强化学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成果，比如AlphaGo，Atari游戏，机器人控制等。

五、深度强化学习

5.1 深度 Q 网络