深度强化学习入门：MIT 6.S094 2019

"MIT 6.S094 2019 课程《Introduction to Deep Reinforcement Learning》是一门深度强化学习入门课程，由麻省理工学院开设。该课程旨在介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, Deep RL）这一领域，它是一种用于解决复杂序列决策问题的框架，通过在提供偶尔奖励的环境中进行尝试与错误的学习。 深度强化学习结合了强化学习（RL）的概念和神经网络（Neural Networks），将传统的基于示例的监督学习（如 Supervised Learning）扩展到了一个能够自我探索并根据反馈调整行为的环境。在监督学习中，我们有明确的输入和输出示例，学习者通过比较预测结果与实际标签来调整模型，如通过人工标记的数据指导模型训练（如Socrates、Epictetus、Kant和Nietzsche等哲学家所述的"好坏"标准）。然而，强化学习则不同，它更像是"学习通过经验"，学习者在一个动态世界中不断尝试，通过奖励或惩罚来优化其策略，无需事先固定的示例。 课程内容涵盖了各种学习类型，包括： 1. 监督学习：通过给定的标记数据，模型学习输入与输出之间的映射关系，如图像分类或语音识别。 2. 半监督学习：部分数据有标签，部分无标签，模型利用已知信息来提高对未知数据的理解。 3. 无监督学习：没有显式目标或标签，模型自行发现数据中的结构和模式，如聚类或降维。 4. 强化学习：强调通过与环境的交互，学习如何做出决策以最大化长期奖励，如AlphaGo的围棋算法。 在深度强化学习中，神经网络作为核心组件，被用来处理高维度的观察和动作空间，并且随着深度学习的发展，它们能够学习到更复杂的策略。课程提供了丰富的参考资料链接，鼓励学生深入探索这个充满挑战和机遇的领域。 MIT的这门课程为想要进入深度强化学习领域的学习者提供了一个坚实的基础，不仅介绍了理论概念，还强调了实践应用的重要性和神经网络在其中的关键作用。"