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深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

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原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。 目录 一、概述 2 二、背景 5 三、人脑视觉机理 8 四、关于特征 10 4.1、特征表示的粒度 10 4.2、初级（浅层）特征表示 11 4.3、结构性特征表示 14 4.4、需要有多少个特征？ 16 五、Deep Learning的基本思想 17 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 18 七、Deep learning与Neural Network 20 八、Deep learning训练过程 21 8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 21 8.2、deep learning训练过程 22 九、Deep Learning的常用模型或者方法 23 9.1、AutoEncoder自动编码器 23 9.2、Sparse Coding稀疏编码 28 9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 31 9.4、Deep Belief Networks深信度网络 35 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 38 十、总结与展望 50 十一、参考文献和Deep Learning学习资源（持续更新……） 51