强化学习与神经网络:智能决策的终极组合

强化学习与神经网络:智能决策的终极组合

1.背景介绍

在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和神经网络（Neural Networks, NN）是两个重要的研究方向。强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，而神经网络则是模拟人脑结构和功能的计算模型。近年来，这两者的结合在智能决策系统中展现出了巨大的潜力，成为了智能决策的终极组合。

1.1 强化学习的起源与发展

强化学习的概念最早可以追溯到20世纪50年代的行为心理学。其核心思想是通过奖励和惩罚来引导行为。随着计算机科学的发展，强化学习逐渐成为机器学习的一个重要分支。经典的强化学习算法包括Q学习、SARSA等。

1.2 神经网络的演变

神经网络的研究始于20世纪40年代，最初的模型是简单的感知器。随着计算能力的提升和算法的改进，神经网络逐渐发展出多层感知器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等复杂结构。深度学习的兴起更是将神经网络推向了新的高度。

1.3 强化学习与神经网络的结合

在20世纪末，研究人员开始尝试将神经网络应用于强化学习中，以解决高维状态空间和动作空间的问题。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）由此诞生，成为了当前人工智能研究的热点。

2.核心概念与联系

2.1 强化学习