深度强化学习 Deep Reinforcement Learning: An Introduction

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度强化学习（Deep reinforcement learning）是机器学习研究领域中的一个新兴方向，它在对复杂环境进行控制、决策时表现出了巨大的潜力。其核心思想是用深层次的神经网络来建立预测模型，通过预测的结果来指导行为，从而促进智能体的长期记忆、优化策略和避免陷入局部最优。深度强化学习并不是新的算法，而是基于经典强化学习理论和最新研究成果，结合深度学习的一些最新方法，提出了一种基于深度神经网络的新型强化学习算法——Actor-Critic（演员-评论家）方法。本文将详细介绍深度强化学习的相关概念、基本算法、以及实践案例。

2.基本概念术语说明

（1）马尔可夫决策过程（Markov Decision Process， MDP）

在深度强化学习中，智能体与环境进行互动的过程中会产生各种状态和奖励，状态是智能体所处的环境信息，奖励则是智能体在当前状态下执行某个操作获得的回报。整个过程可以用马尔可夫决策过程（MDP）来描述。MDP由如下五个元素组成：