2023年2月13日 · 简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。

2022年4月25日 · 强化学习 vs 监督学习. 大家都知道，强化学习和监督学习分别属于机器学习的两个重要分支，关于机器学习的概念，我想大家都已经很熟悉了，我就不再细讲了，总而言之，机器学习就是让机器在无需任何确定性规则的情况下像人类一样自主学习某项技能，而 ...

强化学习是机器学习的一个分支，相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题，强化学习最大的特点是在交互中学习（Learning from Interaction）。 Agent在与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识，更加适应环境。

2023年12月11日 · 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种通过与环境互动来学习的智能体行为的研究领域。 它结合了深度学习和强化学习，使得智能体可以在大规模、复杂的环境中进行学习和决策。

深度強化學習（英語：Deep reinforcement learning，簡稱 Deep RL 或 DRL）是機器學習的一個子領域，結合了強化學習和深度學習。 強化學習探討如何在嘗試錯誤的過程中讓 智慧型代理人 學習做更好的決策。

深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。 网页 新闻 贴吧 知道 网盘 图片 视频 地图 文库 资讯 采购 百科

2024年1月8日 · 深度强化学习：DQN、DDPG、AlphaStar、A2C、A3C、PPO; 强化学习可分为离散、连续场景。 离散场景，使用行为价值方法. 离散场景：机器行为的有限的，如动作类游戏。只有向上、向下、向左、向右这 4 个动作，移动也只能一格一格地走。

2023年4月4日 · 深度强化学习（英语：Deep reinforcement learning，简称 Deep RL 或 DRL）是机器学习的一个子领域，结合了强化学习和深度学习。 强化学习探讨如何在尝试错误的过程中让 智能代理人 学习做更好的决策。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合了深度学习与强化学习的技术，使智能体能在复杂环境中通过与环境的交互来学习最优策略。 基于深度神经网络处理高维感知数据，深度强化学习能自动提取特征并学习决策策略，广泛应用于游戏、机器人控制和 ...

深度强化学习是通过两种不同的技术完成的：深度 q 学习和策略梯度。 深度 q 学习方法旨在预测在给定状态下采取的某些行动将带来哪些奖励，而策略梯度方法旨在优化行动空间，预测行动本身。 基于策略的深度强化学习方法本质上要么是确定性的，要么是 ...