3、深度强化学习入门与核心方法解析

深度强化学习入门与核心方法解析

1. 强化学习概述

强化学习是一种强大的学习范式，它允许智能体持续对环境进行采样。只要环境保持挑战性，智能体就会不断变得更聪明，就像在国际象棋和围棋等游戏中，这种学习过程可以持续很长时间。不过，让强化学习方法发挥作用往往比监督学习更具挑战性。

传统的强化学习大多采用表格方法，适用于状态空间较小的低维问题。但现实世界中的许多问题复杂且具有高维、大状态空间的特点。随着学习算法、数据集和计算能力的不断提升，深度学习方法变得非常强大，深度强化学习方法应运而生，它成功地将高维问题和大状态空间中的逐步采样结合起来。

1.1 前置知识

要深入学习深度强化学习，需要具备一定的前置知识：
- 专业知识 ：拥有计算机科学或人工智能专业的本科学历，对人工智能和机器学习有浓厚兴趣。可以参考《Artificial Intelligence, A Modern Approach》来巩固相关知识。
- 编程语言 ：熟悉 Python 编程语言。Python 已成为机器学习研究的首选编程语言，也是大多数机器学习包的宿主语言。所有示例代码均使用 Python 编写，像 scikit - learn、TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等主要机器学习环境在 Python 中运行效果最佳。可访问 https://www.python.org 获取 Python 入门指南，除非另有说明，建议使用最新稳定版本。
- 数学基础 ：具备本科水平的数学知识，包括集合论、图论、概率论和信息论的基本理解。虽然这并非数