Deep reinforcement learning is the combination of reinforcement learning (RL) and deep learning. This field of research has been able to solve a wide range of complex decision-making tasks that were previously out of reach for a machine. Thus, deep RL opens up many new applications in domains such as healthcare, robotics, smart grids, finance, and many more. This manuscript provides an introduction to deep reinforcement learning models, algorithms and techniques. Particular focus is on the aspects related to generalization and how deep RL can be used for practical applications. We assume the reader is familiar with basic machine learning concepts.


翻译:深层强化学习是强化学习(RL)和深层学习的结合。这个研究领域已经能够解决一系列以前机器无法触及的复杂决策任务。 因此,深层的RL在医疗保健、机器人、智能网格、金融等领域开辟了许多新的应用。本手稿介绍了深层强化学习模式、算法和技术。 特别侧重于与概括有关的方面,以及如何将深度RL用于实际应用。 我们认为读者熟悉基本的机器学习概念。

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深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而,传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下,深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
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