深度强化学习简介

这篇文章来自Hugging Face，很可能提供了深度强化学习（DRL）的基础概述。它可能会涵盖核心概念，如智能体、环境、奖励和马尔可夫决策过程（MDP）。“深度”方面暗示了使用神经网络来近似价值函数或策略。文章的介绍可能会解释DRL的优势，例如它在动态环境中学习复杂行为的能力，以及它在机器人技术、游戏和资源管理等领域的应用。文章还可能涉及常见的算法，如Q-learning、SARSA和策略梯度。

• •DRL使用神经网络来近似价值函数或策略。
• •DRL用于训练智能体在环境中做出决策以最大化奖励。
• •DRL在机器人技术、游戏和资源管理方面有应用。