深度强化学习与传统机器学习的比较：优势与局限，洞悉技术差异

# 1. 深度强化学习与传统机器学习的概述**

深度强化学习（DRL）和传统机器学习（ML）都是机器学习领域的重要分支，但它们在目标、方法和应用上存在着显著差异。

**1.1 目标**

* **传统ML：**从标记数据中学习特定任务的输入-输出映射。
* **DRL：**在交互式环境中通过试错学习最佳行为策略，以最大化长期奖励。

**1.2 方法**

* **传统ML：**使用监督学习或无监督学习算法从数据中提取模式。
* **DRL：**使用强化学习算法，通过与环境交互并接收奖励信号来更新策略。

**1.3 应用**

* **传统ML：**图像分类、自然语言处理、预测建模。
* **DRL：**机器人控制、游戏、资源优化。

# 2. 深度强化学习的优势

### 2.1 深度强化学习的模型表征能力

#### 2.1.1 神经网络的强大表征能力

深度强化学习利用神经网络作为其模型表征，而神经网络具有强大的表征能力。神经网络可以从数据中学习复杂模式和非线性关系，这使其能够有效地处理高维和连续的状态空间。

#### 2.1.2 连续动作空间和高维状态空间的处理

传统机器学习算法通常假设动作空间是离散的，状态空间是低维的。然而，在许多实际应用中，动作空间是连续的，状态空间是高维的。深度强化学习通过使用神经网络作为模型表征，可以有效地处理连续动作空间和高维状态空间。

### 2.2 深度强化学习的决策能力

#### 2.2.1 值函数和策略函数的估计

深度强化学习算法通过估计值函数和策略函数来做出决策。值函数估计状态的价值，而策略函数估计采取特定动作的价值。通过迭代地更新值函数和策略函数，深度强化学习算法可以学习最优策略，即在给定状态下采取的最佳动作。

#### 2.2.2 探索与利用的平衡

在强化学习中，探索与利用之间的平衡至关重要。探索涉及尝试新动作以发现更好的策略，而利用涉及利用当前策略以最大化奖励。深度强化学习算法使用各种技术来平衡探索与利用，例如 ε-贪婪策略和软马尔可夫决策过程。

import numpy as np

def epsilon_greedy_policy(Q, state, epsilon):
    """
    ε-贪婪策略

    参数：
        Q: 值函数
        state: 当前状态