深度強化學習

深度強化學習係一門結合深度學習同強化學習嘅學科。

最經典嘅 DRL 演算法有 Google DeepMind 演出嘅深度Q學習。如果個馬可夫決策過程有多過一隻個體嘅話，噉就變深度多個體強化學習㗎啦。

深度Q學習 
深度Q學習同Q學習嘅原理係一模一樣，之不過將個Q學習表用一個會估Q值函數嘅深度神經網絡嚟代替。
噉樣代替法有幾個好處嘅。首先呢，個神經網絡會大大減少可學習嘅參數嘅數量，同埋可以令到隻個體嘅過去經驗可以更好噉普遍化到一啲未見過嘅情況。

深度Q學習亦都有用到經驗回顧。

進階版嘅演算法有彩虹深度Q學習，佢有包到雙深度Q學習，優先嘅經驗回顧，互鬥性網絡結構(Dueling Network Architecture)，多步回報，分佈強化學習同埋雜音網絡。彩虹DQN雖然勁過DQN好多，但係最大壞處就係run得慢同埋好容易甩轆。

其他嘅深度強化學習演算法
基於政策梯度嘅演算法：
 深度決定性政策梯度
 附近性政策最佳化同埋比較新啲嘅數值分解網絡。

參考文獻 
 https://www.reddit.com/r/reinforcementlearning/comments/hagmyt/why_do_rl_frameworks_hate_rainbow_dqn/

攷

拎 

機械學習
深度學習