深度强化学习包含什么

### 深度强化学习的主要内容和概念

#### 一、基本定义
深度强化学习融合了深度学习的强大表征能力和强化学习的目标导向决策机制，旨在处理高维输入空间下的序列决策问题[^2]。

#### 二、核心组件
- **环境模型**：描述智能体所处的世界状态及其动态特性。对于某些应用而言，可能并不显式构建完整的环境模拟器；但在理论分析中通常假设存在这样的抽象层。

- **策略函数（Policy Function）**：决定了给定状态下应采取何种行动的概率分布或确定性的映射关系。可以采用参数化形式表示，并借助神经网络来近似复杂的非线性映射规律[^1]。

- **价值评估（Value Estimation）**：衡量当前行为对未来回报的影响程度。常用的方法有动作价值Q(s,a)，即执行特定操作后的预期累积奖励值；以及状态价值V(s)，反映处于某位置时所能获得的最大收益潜力。

- **经验回放池（Experience Replay Buffer）**：用于存储过往交互经历的数据集，在训练过程中随机抽取样本批次进行更新优化，有助于打破数据间的关联性和提高泛化能力[^3]。

#### 三、关键技术手段
- **DQN (Deep Q-Network)**：首次成功将卷积神经网路应用于Atari游戏挑战赛上取得超越人类水平的表现案例之一。其创新之处在于引入固定频率同步权重复制技术和双DQN改进方案以缓解过估计偏差现象。

- **A3C / A2C (Asynchronous/Synchronous Advantage Actor-Critic)**：异步或多副本并行采样加速探索效率的同时保持全局共享参数的一致收敛性。该系列算法通过Actor负责选取具体措施而Critic则评价好坏优劣的方式协同工作完成目标任务求解过程。

- **TRPO & PPO (Trust Region Policy Optimization and Proximal Policy Optimization)**：针对连续控制任务设计的安全稳定型梯度上升法。前者利用Kullback-Leibler散度约束调整幅度范围内的最优解路径搜索；后者简化计算流程降低实施难度却依然保留良好性能表现特点。

import gym
import torch
from stable_baselines3 import DDPG

env = gym.make('MountainCarContinuous-v0')
model = DDPG('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)

obs = env.reset()
for i in range(1000):
    action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
    obs, rewards, dones, info = env.step(action)
    env.render()