34、深度强化学习：时间线、环境与应用

深度强化学习：时间线、环境与应用

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）近年来取得了显著进展，在众多领域展现出强大的应用潜力。本文将带您了解深度强化学习的发展历程、常见的应用环境，以及一些具体环境的详细信息。

深度强化学习时间线

深度强化学习的发展历程是一个不断创新和突破的过程，以下是其重要发展节点的时间线：
| 年份 | 事件 |
| ---- | ---- |
| 1947 | 蒙特卡罗采样（Monte Carlo Sampling） |
| 1958 | 感知机（Perceptron） |
| 1959 | 时间差分学习（Temporal Difference Learning） |
| 1983 | ASE - ALE（第一个演员 - 评论家算法，Actor - Critic algorithm） |
| 1986 | 反向传播算法（Backpropagation algorithm） |
| 1989 | 卷积神经网络（CNNs）；Q 学习（Q - Learning） |
| 1991 | TD - Gammon |
| 1992 | REINFORCE；经验回放（Experience Replay） |
| 1994 | SARSA |
| 1999 | 英伟达发明 GPU |
| 2007 | CUDA 发布 |
| 2012 | 街机学习环境（Arcade Learning Environment，ALE） |
| 2013 | 深度 Q 网络（DQN） |
| 2015 年 2 月 | DQN