基本信息
文件名称：第十四章 深度强化学习理论.pptx
文件大小：4.26 MB
总页数：39 页
更新时间：2026-01-22
总字数：约4.15千字
文档摘要
讲师：XXXX汇报日期：XXXX深度强化学习
目录CONTENTS01.强化学习再回顾02.深度函数逼近03.深度价值方法04.策略梯度进阶05.模型学习与规划06.多智能体与分层
目录CONTENTS01.应用与前沿02.总结与展望
01强化学习再回顾
智能体环境交互闭环交互闭环智能体在环境中通过观测状态、执行动作、接收奖励并转移到新状态，形成一个完整的交互闭环。这种闭环是强化学习的核心，与传统的监督学习和无监督学习有着本质的区别。序列决策强化学习中的决策是序列化的，每个动作的选择不仅取决于当前状态，还会影响未来的状态和奖励。这种序列决策的特点使得强化学习在处理复杂任务时具有独特的优势。试错