1、深度强化学习入门与实践

深度强化学习入门与实践

1. 深度强化学习的魅力与价值

深度强化学习是机器学习领域的一颗新星，其独特的学习方式——让智能体通过试错自主学习，无需监督——激发了众多研究者的想象力。在2019年4月，OpenAI的Five机器人在Dota 2比赛中击败了2018年的人类世界冠军OG，这一成就背后的关键技术就是深度强化学习。尽管强化学习和深度学习已经存在了数十年，但近年来大量的新研究与GPU性能的提升，推动了该领域的技术发展。

深度强化学习的应用范围广泛，它可以解决各种顺序决策问题，无论是玩电子游戏、在街上行走还是驾驶汽车。Laura Graesser和Wah Loon Keng编写的资料，为读者提供了一个易于理解的深度强化学习入门指南，并将过去六年的研究成果进行了系统整理。他们还创建了开源库SLM Lab，帮助其他人快速上手深度强化学习。

2. 深度强化学习的基础概念

2.1 强化学习与马尔可夫决策过程（MDP）

强化学习是一种通过智能体与环境进行交互来学习最优策略的方法。在这个过程中，智能体根据当前状态选择一个动作，环境根据该动作返回一个新的状态和奖励。马尔可夫决策过程是强化学习的数学模型，它假设智能体的未来状态只取决于当前状态和动作，而与过去的历史无关。

2.2 可学习函数

在强化学习中，有几种重要的可学习函数，如策略函数、价值函数和动作价值函数。策略函数决定了智能体在每个状态下选择动作的概率；价值函数评估了从某个状态开始，遵循某个策略所能获得的长期累积奖励；动作价值函数则评估了在某个状态下采取某个动作所能获得的长期累积奖励。

2.3 深度强化学习算法分类

深度强化学习