深度強化學習

深度強化學習 （ 英語 ： Deep reinforcement learning ， 簡稱 Deep RL 或 DRL ） 是機器學習的一個子領域 ， 結合了強化學習和深度學習 。 強化學習探討如何在嘗試錯誤的過程中讓智慧型代理人學習做更好的決策 。 深度強化學習採用了深度學習的方法 ， 讓智慧型代理人可以直接基於非結構化資料來做決策 ， 而不需要人爲設計的狀態空間 。 深度強化學習演算法可以讀取非常大的輸入資料 （ 像是電玩畫面上的每個像素 ） ， 來判斷哪個動作可以達到最好的目標 （ 像是最高的遊戲分數 ） 。 深度強化學習已經有了廣泛的應用 ， 包括機器人學 、 電動遊戲 、 自然語言處理 、 電腦視覺 、 教育 、 交通運輸 、 金融 、 醫療衛生等等 。