作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2019年下半年是深度学习领域里的一个重要的高峰期，AI已经逐渐从科幻小说变成现实应用。机器学习、强化学习和监督学习等最前沿的机器学习技术目前都应用在了实际生产中，而2020年刚刚进入深度学习的时代。深度学习可以训练出能够解决复杂任务并且具有学习能力的模型，但同时也带来了新的挑战——如何让机器人或者其他智能体能够像人类一样操控环境并做出反馈？深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)正是在这样的背景下被提出来的，它是一种基于模型学习和试错的方法，将机器学习与强化学习相结合，通过学习得到一个优化策略，来指导智能体进行决策，达到自主学习、自我改善的目的。DRL的研究一直处于一个快速发展阶段，目前已经涉及范围很广，包括图像处理、语音识别、游戏 AI、驾驶控制、物流管理等多个领域。
作为深度学习框架的 TensorFlow 2.0 和 Keras 的 API 在深度强化学习领域的广泛应用，给 DRL 提供了一个易于上手的平台。通过学习本文，可以了解到 DRL 的基本概念、术语、核心算法、具体操作步骤以及数学公式。当然，掌握这些知识对于深入理解、研究 DRL 有着至关重要的作用。通过阅读本文，你可以学习到：
- 深度强化学习的基本概念；
- 如何实现基于 Q-learning 的离散动作空间的强化学习算法；
- 如何实现基于 Actor-Critic 的连续动作空间的强化学习算法；
- 如何利用深度神经网络构建 DRL 模型；
- 为什么使用 DDPG 而不是传统的 DQN；
- 如何利用训练好的 DRL 模型来玩游戏、自动驾驶、机器人等各种场景中的任务。
本文将会以 Python 的编程语言，结合 Ten