深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法

數(shù)智創(chuàng)新變革未來(lái)深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述及基本概念深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）原理及應(yīng)用領(lǐng)域深度確定性策略梯度（DDPG）算法介紹策略梯度（PG）算法原理及應(yīng)用演員-評(píng)論家（A2C）算法框架異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法原理多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用ContentsPage目錄頁(yè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述及基本概念深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述及基本概念深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）是一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在解決復(fù)雜環(huán)境中的決策問(wèn)題。2.DRL通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)近似價(jià)值函數(shù)或策略函數(shù)，并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，從而使智能體在環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)行為。3.DRL已在許多領(lǐng)域取得了成功，包括游戲、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理和金融等。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念1.馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）：MDP是描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)學(xué)模型，包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。2.價(jià)值函數(shù)：價(jià)值函數(shù)是狀態(tài)的期望累積獎(jiǎng)勵(lì)，它衡量狀態(tài)的優(yōu)劣程度。3.策略函數(shù)：策略函數(shù)是狀態(tài)到動(dòng)作的映射，它指定智能體在每個(gè)狀態(tài)下應(yīng)采取的動(dòng)作。4.Q函數(shù)：Q函數(shù)是狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的期望累積獎(jiǎng)勵(lì)，它衡量采取特定動(dòng)作后所獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。5.探索與利用：探索是嘗試新動(dòng)作以獲取更多信息，利用是選擇當(dāng)前已知最優(yōu)動(dòng)作以獲得最大獎(jiǎng)勵(lì)。6.梯度下降：梯度下降是一種優(yōu)化算法，用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）原理及應(yīng)用領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法#.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）原理及應(yīng)用領(lǐng)域深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）及其主要成分：1.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）是一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，能夠解決復(fù)雜控制任務(wù)。2.DQN的主要成分包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)驗(yàn)回放池、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于估計(jì)狀態(tài)-行為值函數(shù)，經(jīng)驗(yàn)回放池用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)用于估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)-行為值函數(shù)，損失函數(shù)用于衡量預(yù)測(cè)值與目標(biāo)值之間的差異。3.DQN的工作原理：首先，DQN通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)狀態(tài)-行為值函數(shù)，然后根據(jù)估計(jì)的值選擇一個(gè)行為，執(zhí)行該行為并觀察環(huán)境的變化。接著，將當(dāng)前狀態(tài)、行為、獎(jiǎng)勵(lì)和下一狀態(tài)存儲(chǔ)到經(jīng)驗(yàn)回放池中。最后，從經(jīng)驗(yàn)回放池中隨機(jī)抽取一個(gè)小批量數(shù)據(jù)，并使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)-行為值函數(shù)。然后，利用損失函數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)值與目標(biāo)值之間的差異，并通過(guò)反向傳播算法更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。#.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）原理及應(yīng)用領(lǐng)域1.DQN在游戲領(lǐng)域取得了很大的成功，它能夠?qū)W習(xí)如何玩各種各樣的游戲，例如：Atari游戲、圍棋和星際爭(zhēng)霸等。2.DQN在機(jī)器人領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用，例如：機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)器人抓取和機(jī)器人控制等。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）的應(yīng)用領(lǐng)域：深度確定性策略梯度（DDPG）算法介紹深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法深度確定性策略梯度（DDPG）算法介紹深度確定性策略梯度（DDPG）算法概述1.DDPG算法是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種策略梯度算法，將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與確定性策略相結(jié)合，用于解決連續(xù)動(dòng)作控制任務(wù)。2.DDPG算法將策略和價(jià)值函數(shù)近似為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)隨機(jī)梯度下降法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新，使得策略能夠最大化回報(bào)。3.DDPG算法具有收斂速度快、穩(wěn)定性好、適用于高維連續(xù)動(dòng)作空間的任務(wù)等優(yōu)點(diǎn)，在機(jī)器人控制、游戲?qū)?zhàn)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。DDPG算法的策略網(wǎng)絡(luò)1.DDPG算法中的策略網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)確定性網(wǎng)絡(luò)，它將狀態(tài)輸入映射到動(dòng)作輸出。2.策略網(wǎng)絡(luò)通常由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，每層都包含一個(gè)非線性激活函數(shù)，如ReLU或tanh函數(shù)。3.DDPG算法中的策略網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是最大化策略梯度，從而使得策略能夠產(chǎn)生更優(yōu)的動(dòng)作。深度確定性策略梯度（DDPG）算法介紹DDPG算法的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)1.DDPG算法中的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)函數(shù)逼近器，它將狀態(tài)和動(dòng)作輸入映射到一個(gè)值，表示該狀態(tài)和動(dòng)作在給定策略下的價(jià)值。2.價(jià)值網(wǎng)絡(luò)通常由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，每層都包含一個(gè)非線性激活函數(shù)，如ReLU或tanh函數(shù)。3.DDPG算法中的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練，目標(biāo)是最小化均方誤差，從而使得價(jià)值網(wǎng)絡(luò)能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)價(jià)值。DDPG算法的目標(biāo)函數(shù)1.DDPG算法的目標(biāo)函數(shù)是策略梯度，它衡量了策略在給定狀態(tài)下產(chǎn)生某個(gè)動(dòng)作的梯度。2.策略梯度可以通過(guò)蒙特卡洛抽樣或時(shí)序差分學(xué)習(xí)方法來(lái)估計(jì)。3.DDPG算法的目標(biāo)函數(shù)還包括一個(gè)正則化項(xiàng)，以防止策略過(guò)擬合。深度確定性策略梯度（DDPG）算法介紹DDPG算法的更新規(guī)則1.DDPG算法通過(guò)隨機(jī)梯度下降法更新策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。2.策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)是通過(guò)最大化策略梯度來(lái)更新的。3.價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)是通過(guò)最小化均方誤差來(lái)更新的。DDPG算法的應(yīng)用1.DDPG算法被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人控制、游戲?qū)?zhàn)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。2.在機(jī)器人控制領(lǐng)域，DDPG算法被用于控制機(jī)器人手臂、無(wú)人機(jī)等。3.在游戲?qū)?zhàn)領(lǐng)域，DDPG算法被用于訓(xùn)練游戲角色與人類玩家對(duì)抗。4.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，DDPG算法被用于訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車在不同環(huán)境下行駛。策略梯度（PG）算法原理及應(yīng)用深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法#.策略梯度（PG）算法原理及應(yīng)用策略梯度（PG）算法原理：1.策略梯度（PG）算法隸屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的策略優(yōu)化算法，主要針對(duì)隨機(jī)策略或具有隨機(jī)性行為的決策過(guò)程。2.PG算法通過(guò)估計(jì)策略梯度來(lái)更新策略參數(shù)，策略梯度反映了策略對(duì)目標(biāo)函數(shù)的變化率，從而朝著能提高目標(biāo)函數(shù)的方向調(diào)整策略。3.策略梯度算法具有簡(jiǎn)潔且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，只需一個(gè)與環(huán)境互動(dòng)的過(guò)程即可更新策略參數(shù)，且適用于連續(xù)動(dòng)作和離散動(dòng)作空間。策略梯度（PG）算法應(yīng)用：1.機(jī)器人控制：PG算法可用于訓(xùn)練機(jī)器人控制器，通過(guò)與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)獲得最佳控制策略，用于導(dǎo)航、抓取和操縱等任務(wù)。2.游戲領(lǐng)域：PG算法廣泛應(yīng)用于游戲領(lǐng)域，包括棋牌游戲、視頻游戲和電子競(jìng)技等，通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)游戲策略。演員-評(píng)論家（A2C）算法框架深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法演員-評(píng)論家（A2C）算法框架A2C算法概述1.A2C算法是演員-評(píng)論家方法的一種，它結(jié)合了策略梯度和價(jià)值函數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠在連續(xù)動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。2.A2C算法的核心思想是使用一個(gè)演員網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)策略和狀態(tài)價(jià)值函數(shù)，然后根據(jù)梯度下降方法來(lái)更新這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。3.A2C算法的優(yōu)點(diǎn)是它能夠在連續(xù)動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，并且收斂速度快，能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。A2C算法的Actor網(wǎng)絡(luò)1.演員網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)，它根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)輸出一個(gè)動(dòng)作。2.演員網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以是任意形式，但通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)。3.演員網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)可以通過(guò)梯度下降方法來(lái)更新，梯度計(jì)算公式為：?JA(θ)=E[?logπ(a|s;θ)Q(s,a)]，其中JA(θ)是演員網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，π(a|s;θ)是演員網(wǎng)絡(luò)的策略，Q(s,a)是評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)價(jià)值函數(shù)。演員-評(píng)論家（A2C）算法框架A2C算法的評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)1.評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)價(jià)值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，它根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)輸出一個(gè)狀態(tài)價(jià)值函數(shù)。2.評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以是任意形式，但通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)。3.評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)可以通過(guò)梯度下降方法來(lái)更新，梯度計(jì)算公式為：?JC(ω)=E[(Q(s,a;ω)-V(s))2]，其中JC(ω)是評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，Q(s,a;ω)是評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)價(jià)值函數(shù)，V(s)是真實(shí)的狀態(tài)價(jià)值函數(shù)。A2C算法的訓(xùn)練過(guò)程1.A2C算法的訓(xùn)練過(guò)程分為兩個(gè)步驟：（1）首先，使用演員網(wǎng)絡(luò)和評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)來(lái)收集數(shù)據(jù)。（2）然后，使用梯度下降方法來(lái)更新演員網(wǎng)絡(luò)和評(píng)論家網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。2.A2C算法的訓(xùn)練過(guò)程是迭代的，直到收斂到最優(yōu)策略為止。演員-評(píng)論家（A2C）算法框架A2C算法的應(yīng)用1.A2C算法已成功應(yīng)用于各種強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)，如機(jī)器人控制、游戲和金融交易。2.A2C算法的優(yōu)點(diǎn)是它能夠在連續(xù)動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，并且收斂速度快。3.然而，A2C算法也存在一些缺點(diǎn)，如它對(duì)初始化策略敏感，并且容易陷入局部最優(yōu)。A2C算法的改進(jìn)1.為了改進(jìn)A2C算法，研究人員提出了各種方法，如使用經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制和正則化技術(shù)。2.這些改進(jìn)方法可以提高A2C算法的性能，并使其能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)。3.A2C算法是強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要算法，它有望在未來(lái)得到更廣泛的應(yīng)用。異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法原理深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法原理1.A3C算法是一種結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法，旨在解決復(fù)雜的任務(wù)控制問(wèn)題。2.A3C算法的目標(biāo)是找到一個(gè)策略，使代理在給定的環(huán)境中獲得最大累積獎(jiǎng)勵(lì)。3.A3C算法基于策略梯度定理，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示策略和值函數(shù)。A3C算法的體系結(jié)構(gòu)1.A3C算法由一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)值網(wǎng)絡(luò)組成。2.策略網(wǎng)絡(luò)根據(jù)環(huán)境狀態(tài)輸出行動(dòng)概率分布。3.值網(wǎng)絡(luò)根據(jù)環(huán)境狀態(tài)輸出狀態(tài)價(jià)值估計(jì)。異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法概述異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法原理A3C算法的訓(xùn)練過(guò)程1.A3C算法采用異步訓(xùn)練方式，多個(gè)代理同時(shí)在環(huán)境中進(jìn)行交互并收集經(jīng)驗(yàn)。2.每個(gè)代理將收集到的經(jīng)驗(yàn)存儲(chǔ)在自己的經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中。3.當(dāng)經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)達(dá)到一定容量時(shí)，代理會(huì)從中采樣一批經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練。A3C算法的優(yōu)勢(shì)1.A3C算法具有并行性和可擴(kuò)展性，可以充分利用多核CPU或GPU資源進(jìn)行訓(xùn)練。2.A3C算法能夠處理連續(xù)動(dòng)作空間和高維狀態(tài)空間的任務(wù)。3.A3C算法可以應(yīng)用于各種復(fù)雜的任務(wù)控制問(wèn)題，例如游戲、機(jī)器人控制和優(yōu)化。異步優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者-評(píng)論家（A3C）算法原理A3C算法的局限性1.A3C算法的訓(xùn)練過(guò)程可能不穩(wěn)定，容易陷入局部最優(yōu)。2.A3C算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能達(dá)到良好的性能。3.A3C算法對(duì)超參數(shù)設(shè)置敏感，需要根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。A3C算法的最新發(fā)展及應(yīng)用1.A3C算法已經(jīng)應(yīng)用于各種復(fù)雜的任務(wù)控制問(wèn)題，例如游戲、機(jī)器人控制和優(yōu)化。2.A3C算法與其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，開(kāi)發(fā)出新的算法，例如深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）和策略梯度方法（PPO）。3.A3C算法正在不斷發(fā)展和改進(jìn)，研究人員正在探索新的方法來(lái)提高其性能和穩(wěn)定性。多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法介紹深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法介紹1.多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MADRL）是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它研究如何訓(xùn)練多個(gè)智能體在協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。2.MADRL算法可以分為集中式和分布式兩類。集中式算法將所有智能體的觀測(cè)和獎(jiǎng)勵(lì)信息集中到一個(gè)中央控制器，然后由中央控制器計(jì)算出每個(gè)智能體的最優(yōu)策略。分布式算法則允許每個(gè)智能體獨(dú)立地學(xué)習(xí)自己的策略，而不需要與其他智能體共享信息。3.MADRL算法在許多領(lǐng)域都有潛在的應(yīng)用，如機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、游戲、經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融等。MADRL算法的挑戰(zhàn)1.MADRL算法面臨著許多挑戰(zhàn)，其中最主要的是以下幾個(gè)方面：2.多智能體的協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)：在協(xié)作環(huán)境中，智能體需要學(xué)會(huì)如何互相合作以實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)。而在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，智能體則需要學(xué)會(huì)如何與其他智能體競(jìng)爭(zhēng)以獲得最大的收益。3.觀測(cè)和獎(jiǎng)勵(lì)信息的不完整：在MADRL中，智能體通常只能觀測(cè)到部分環(huán)境信息，并且只能獲得部分獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。這使得智能體很難學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。4.維數(shù)災(zāi)難：隨著智能體數(shù)量的增加，MADRL算法的復(fù)雜性會(huì)急劇增加。這使得MADRL算法很難應(yīng)用于大規(guī)模的系統(tǒng)。多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法介紹MADRL算法的最新進(jìn)展1.在過(guò)去的幾年中，MADRL算法取得了顯著的進(jìn)展。其中，一些最具代表性的進(jìn)展包括：2.多智能體深度Q學(xué)習(xí)（MADQN）：MADQN是一種集中式MADRL算法，它將深度Q學(xué)習(xí)擴(kuò)展到多智能體的情況。MADQN算法通過(guò)使用一個(gè)中央控制器來(lái)計(jì)算每個(gè)智能體的最優(yōu)策略。3.多智能體策略梯度（MAPG）：MAPG是一種分布式MADRL算法，它將策略梯度算法擴(kuò)展到多智能體的情況。MAPG算法允許每個(gè)智能體獨(dú)立地學(xué)習(xí)自己的策略，而不需要與其他智能體共享信息。4.MADRL算法在許多領(lǐng)域都有潛在的應(yīng)用。目前，MADRL算法已成功應(yīng)用于機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、游戲、經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融等領(lǐng)域。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)新算法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在游戲領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)從環(huán)境中學(xué)習(xí)，并不斷優(yōu)化自己的策略，從而在游戲中取得更好的成績(jī)。2.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于各種各樣的游戲中，從簡(jiǎn)單的棋牌游戲到復(fù)雜的動(dòng)作游戲，都取得了很好的效果。3.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以幫助游戲設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)出更具挑戰(zhàn)性和趣味性的游戲，從而吸引更多的玩家。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在游戲領(lǐng)域應(yīng)用的局限性1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在學(xué)習(xí)過(guò)程中需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，這限制了其在現(xiàn)