引言
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域的一个重要分支，通过代理主体与环境的交互学习，在连续的决策问题上取得了许多突破性的成果。然而，传统强化学习方法在处理复杂问题时面临着很多挑战，其中之一就是状态空间的高维性。为了应对这一问题，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）应运而生，其在强化学习领域取得了巨大的成功。
传统强化学习的局限性
传统的强化学习方法主要依赖于手工设计的特征函数来表示环境状态。但是，这种方法在处理复杂问题时面临着很大的挑战，因为手工设计的特征函数可能无法完全捕捉到环境中的关键信息。此外，手工设计的特征函数需要人工参与，耗时耗力且难以推广到其他问题。
另一个问题是，传统强化学习方法往往需要存储大量的状态-行动值函数（Q函数），这在面对高维状态空间时是不可行的。例如，当处理图像输入时，传统的强化学习方法需要将图像展平，并且很难在有限的内存中存储全部的状态-行动值函数。
深度强化学习的优势
深度强化学习通过结合深度学习技术，可以有效地解决传统强化学习面临的问题。
首先，深度强化学习使用神经网络来自动从原始的感知输入中提取有用的特征。相比于手工设计的特征函数，神经网络可以通过多层次的抽象表示来更好地捕捉环境中的关键信息。通过端到端的学习，深度强化学习可以直接从原始感知输入到行动输出，无需依赖人工设计的特征函数。
其次，深度强化学习使用深度学习模型来近似状态-行动值函数。深度学习模型具有强大的拟合能力，可以有效地处理高维状态空间。此外，深度学习模型还可以通过参数共享来减少内存的消耗，并且可以使用高效的训练算法（如随机梯度下降），加快学习的速度。
最后，深度强化学习可以通过使用神经网络来建模环境的动态变化。传统的强化学习方法通常假设环境的动力学是已知的，或者使用手工设计的模型来近似环境的动力学。然而，对于复杂的问题，环境的动态往往是未知的或非线性的，这使得传统方法无法应对。深度强化学习通过使用神经网络来建模环境的动态变化，可以更好地应对复杂问题。
深度强化学习的应用
深度强化学习在许多领域都取得了卓越的成果。例如，AlphaGo就是一个基于深度强化学习的系统，它在围棋领域击败了世界冠军。此外，深度强化学习还被广泛应用于机器人控制、自动驾驶、自然语言处理等领域。
结论
深度强化学习是强化学习领域的一次重要突破，它通过结合深度学习技术，解决了传统强化学习面临的问题。相比于传统方法，深度强化学习具有更强的表述能力、更高的拟合能力和更好的泛化能力。随着深度学习技术的不断发展，我们相信深度强化学习将在更多领域展现其强大的应用潜力。
本文来自极简博客，作者：数字化生活设计师，转载请注明原文链接：深度强化学习：突破传统强化学习的瓶颈
