1、深度强化学习：原理、应用与发展

深度强化学习：原理、应用与发展

1. 深度强化学习简介

深度强化学习研究如何解决复杂问题，特别是那些需要在高维状态下做出一系列决策的问题。比如做面包，要选对面粉、添加盐、酵母和糖，准备好面团，预热烤箱并控制烘焙时间；在交际舞比赛中获胜，需要找到合适的舞伴、学习舞蹈、不断练习并战胜对手；在国际象棋中取胜，要进行学习、练习并做出正确的每一步棋。

深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，其目标是学习最优行动，以在环境的所有状态下最大化奖励。这通过与复杂的高维环境进行交互、尝试不同行动并从反馈中学习来实现。

1.1 深度学习

经典机器学习算法使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络等方法在数据上学习预测模型，目标是进行泛化和预测，从数学角度看，是从数据中近似一个函数。

过去，由于计算机速度慢，使用的神经网络由几层全连接神经元组成，在困难问题上表现不佳。随着深度学习的出现和计算机速度的提升，深度神经网络现在由多层神经元组成，并使用不同类型的连接。深度网络和深度学习将某些重要机器学习任务的准确性提升到了新高度，使机器学习能够应用于复杂的高维问题，如高分辨率图像中的猫狗识别。深度学习还能实时解决高维问题，让机器学习应用于日常生活中的人脸识别和语音识别等任务。

1.2 强化学习

强化学习是一个让智能体通过与环境交互来学习的领域。与监督学习不同，监督学习需要预先存在的标记示例数据集来近似函数，而强化学习只需要环境为智能体尝试的行动提供反馈信号。这使得强化学习的应用场景更广泛。

强化学习智能体通过自身行动和环境奖励生成即时数据，能够选择要学习的行动，是一种主动学习形式。智能体就