深度强化学习解决什么问题？

深度强化学习主要用于解决强化学习问题。
一、文字对话
模型需要根据历史对话上下文,产生新对话来与用户交流。

二、自动驾驶
采集环境信息后选择最优行动,实现自动驾驶。

三、计算机游戏
选择最优策略来获得更高分数。
如 AlphaGo 棋类游戏。

四、智能助手
可以有意识地观察环境和用户,做出有效决策来回应用户要求。

五、智能机器人
可以观察环境,选择最好的行动来达到目标。

六、智能交易
根据市场信息采取交易策略,最大化盈利。

七、资源调度
根据当前状态和目标,有效地分配和调度有限资源。

总的来说,深度强化学习主要用于:

1. 文字对话系统
2. 自动驾驶车辆
3. 计算机游戏
4. 智能助手
5. 智能机器人
6. 智能交易策略
7. 资源调度

这些任务有一个共同点: 环境复杂 + 总是在变化

需要模型根据环境信息:
1.观察环境
2.选择最优行动
3.不断改进策略

强化学习提供了很好的框架来解决这类问题。深度学习可以提取复杂环境中的高级特征。两者结合形成深度强化学习。