深度强化学习算法分类

深度强化学习算法可以分为以下几类：

1. 基于值函数的算法：这类算法的目标是估计价值函数，例如Q-learning和Deep Q-Network（DQN）。

2. 基于策略函数的算法：这类算法的目标是直接学习策略函数，例如Policy Gradient和Proximal Policy Optimization（PPO）。

3. 基于值函数和策略函数的算法：这类算法综合利用了值函数和策略函数，例如Actor-Critic算法。

4. 基于模型的算法：这类算法试图建立环境模型，然后利用该模型进行规划和决策，例如Model-Based Reinforcement Learning（MBRL）。

5. 分层强化学习算法：这类算法将强化学习任务分解为多个子任务，并且在每个子任务上进行学习和决策，例如Hierarchical Reinforcement Learning和Options Framework。

6. 逆强化学习算法：这类算法试图从专家的行为中推断出其背后的奖励函数，例如Inverse Reinforcement Learning。

7. 多智能体强化学习算法：这类算法考虑了多个智能体的相互作用和协作，例如Independent Q-Learning和Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）。