深度强化学习（DRL）算法结合了强化学习（RL）和深度神经网络，使智能体能够通过试错学习复杂的行为。在强化学习中，智能体与环境互动，根据其动作接收奖励或惩罚，并旨在随着时间推移最大化累积奖励。深度强化学习整合了深度学习来处理高维输入数据，例如图像或传感器读数，这是传统强化学习难以应对的。例如，一个玩视频游戏的深度强化学习智能体可能会使用原始像素数据作为输入，并学习将这些像素映射到跳跃或移动等动作，而无需手动进行特征工程。这种方法使系统能够处理需要在非结构化环境中进行感知和决策的任务。
主要的深度强化学习算法包括深度Q网络（DQN）、近端策略优化（PPO）和异步优势 Actor-Critic（A3C）。DQN 使用神经网络来近似 Q 函数，该函数估计在给定状态下采取某个动作的预期奖励。为了稳定训练，DQN 采用了经验回放（在缓冲区中存储过去的互动以便重复使用）和目标网络（独立的网络用于计算 Q 值目标）等技术。另一方面，PPO 通过限制策略在更新期间的变化量来直接优化策略，从而防止训练不稳定。A3C 通过在并行环境中运行多个智能体来并行化学习，从而加快探索速度。例如，AlphaGo 使用了受深度强化学习启发的 方法来掌握围棋游戏，结合了用于选择落子的策略网络和用于评估局面的值网络。
深度强化学习面临计算成本高、样本效率低以及对超参数敏感等挑战。训练通常需要与环境进行数百万次互动，这可能既耗时又昂贵。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架高效实现神经网络，并使用 OpenAI Gym 或 Unity ML-Agents 等库获取预构建的环境来缓解这些问题。从更简单的任务开始，例如平衡杆（CartPole），有助于在扩展到复杂问题之前验证实现。此外，奖励塑造（设计有信息的奖励信号）和课程学习（逐步增加任务难度）等技术可以提高训练稳定性。虽然深度强化学习需要仔细调整，但其从原始数据中学习的能力使其成为机器人、游戏 AI 和自主系统等领域的强大工具。