什么是深度强化学习
深度强化学习是深度学习与强化学习的结合，具体来说是结合了深度学习的结构和强化学习的思想，但它的侧重点更多的是在强化学习上，解决的仍然是决策问题，只不过是借助神经网络强大的表征能力去拟合Q表或直接拟合策略以解决状态-动作空间过大或连续状态-动作空间问题。
以Atari打砖块游戏为例，球和砖块任意不同的位置都可以相当于一个不同的状态，如此庞大的状态数量使得传统的强化学习不可能给每一个状态对应一个动作，而深度学习端到端的学习能力能够自动提取特征，训练出一个复杂的多层的具有很强表达能力的模型去拟合当前的状态，强化学习再去学会如何根据当前状态执行相应的动作，以获得最大的累计奖惩。
这其实可以看作两个步骤：原始图片到状态的映射，状态到动作的映射，分别由深度学习和强化学习来完成。而由于神经网络的黑箱性质，深度强化学习可以把整个过程通盘考虑，而不需要去表现中间的状态。
深度强化学习是强化学习结合了深度学习而延伸出的概念。
强化学习有agent、environment、reward、action等组成部分，就是一个智能体（agent）在一个未知的环境（environment）中，不断摸索，将动作（action）作用于环境，环境反馈奖励（reward）给智能体，然后智能体根据奖励来更新这个产生动作的决策函数。当环境越来越复杂，这个决策函数进行决策和实现起来就越来越困难，而深度神经网络正好具有强大的拟合能力，所以可以将这个决策函数用深度神经网络来代替，这样就形成了深度强化学习。
强化学习，其实，就是一个连续决策的过程，其特点是不给任何数据做标注，仅仅提供一个回报函数，这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果（比如“好”还是“坏”），从数学本质上来看，还是一个马尔科夫决策过程。强化学习最终目的是让决策过程中整体的回报函数期望最优。强化学习则将深度学习又往前推进了一步，比如一旦你建立起了一个玩游戏的深度学习网络，你可以通过强化学习，让它和自己进行比赛，自我进化。
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