深度强化学习
深度强化学习概述
基本概念
深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，它使用深度神经网络来近似值函数或策略函数， 从而解决高维状态空间和动作空间的强化学习问题。
核心思想：利用深度神经网络的强大表达能力来近似复杂的值函数或策略函数。
主要算法
1. DQN (Deep Q-Network)
使用深度神经网络近似Q值函数
2. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
用于连续动作空间的深度确定性策略梯度
3. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
异步优势演员-评论家算法
4. PPO (Proximal Policy Optimization)
近端策略优化算法
关键技术
1. 经验回放
存储和重用过去的经验，打破样本相关性
2. 目标网络
使用独立的目标网络提高训练稳定性
3. 双网络架构
分离策略网络和价值网络
4. 优先经验回放
根据TD误差大小对经验进行采样
应用场景
游戏AI
如AlphaGo、Atari游戏等
机器人控制
复杂动作控制、运动规划
自动驾驶
决策规划、路径优化
资源调度
数据中心资源分配、任务调度