📚 RLChina2020 学习笔记(2) 🧠

在本次的学习笔记中，我们继续探索强化学习（Reinforcement Learning, RL）的魅力！💪 从理论到实践，每一个细节都值得深究。首先回顾了上一期的基础概念，包括马尔可夫决策过程（MDP）和策略优化的核心思想。这一次，我们深入探讨了深度强化学习中的重要算法之一：深度Q网络（DQN）。🎯

DQN通过结合深度神经网络与Q-learning，成功解决了传统Q-learning无法处理高维状态空间的问题。它利用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）来稳定训练过程，使得智能体能够在复杂环境中实现高效学习。🎉

此外，还分享了一些实用技巧，比如如何调整超参数以及如何设计适合特定任务的奖励函数。这些小贴士对于实际项目开发至关重要！💡

最后，别忘了动手实践才是掌握技能的最佳方式。如果你也对强化学习感兴趣，不妨尝试搭建自己的小实验环境吧！🚀

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