强化深度学习和深度强化学习

### 强化学习与深度强化学习的区别

#### 定义与原理

强化学习是一种机器学习范式，在这种框架下，代理(agent)通过与环境互动来学习如何采取行动以最大化累积奖励。代理依据当前的状态选择动作，并基于获得的即时反馈调整其行为策略。

当面对具有高维度特征的空间时，传统的方法难以有效表示状态并做出最优决策。为了克服这一局限性，深度强化学习应运而生。它结合了深度神经网络的强大表征能力，利用后者作为函数近似器去估计价值函数或者直接输出策略参数，进而实现更加精准高效的决策过程[^1]。

#### 关键差异

- **模型结构**：标准RL算法依赖于手工设计的状态表示；相比之下，DRL采用端到端的学习方式，其中深层架构自动提取有用的抽象层次。

- **适用范围**：由于具备强大的泛化能力和表达力，DRL特别适合解决那些涉及视觉感知、自然语言理解等领域内的难题。对于低纬度数值型数据集，则可能没有必要使用如此复杂的工具集[^2]。

- **训练难度**：尽管DRL提供了更好的性能潜力，但是也带来了更高的计算成本以及调参复杂度等问题。因此，在实际项目开发过程中需权衡利弊作出合理的选择。

#### 应用场景对比

简单任务如图像识别更适合由DL完成，因为这类工作本质上属于模式匹配范畴，不需要考虑长期规划因素。然而涉及到序列决策制定方面——例如机器人导航或是游戏AI的设计——则往往需要用到Rl尤其是它的高级形态即DRL来进行建模。

import gymnasium as gym
env = gym.make('CartPole-v1')
observation, info = env.reset()

for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # User-defined policy function
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

    if terminated or truncated:
        observation, info = env.reset()
env.close()

上述代码展示了如何创建一个简单的Gym环境实例（这里选择了经典的倒立摆问题），并通过随机选取动作的方式与其交互。这只是一个非常基础的例子，真正的强化学习/深度强化学习解决方案会在此基础上加入智能体的学习机制。