深度强化学习算法有哪些

常见的深度强化学习算法包括：

1. Q-learning（Q学习）

2. Deep Q Network（DQN）

3. Double DQN

4. Dueling DQN

5. Advantage Actor-Critic（A2C）

6. Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）

7. Proximal Policy Optimization（PPO）

8. Trust Region Policy Optimization（TRPO）

9. Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）

10. Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient（TD3）

11. Soft Actor-Critic（SAC）

这些算法都是基于深度神经网络的强化学习算法，可以用于解决各种问题，如游戏、机器人控制、自动驾驶等。