阶段三：函数近似与深度学习¶

学习时间: 3周 重要性: ⭐⭐⭐⭐⭐ 深度强化学习的核心基础

📚 本阶段内容¶

本阶段学习如何使用函数近似（特别是神经网络）来处理大规模状态空间的强化学习问题，这是深度强化学习的核心。

章节列表¶

01-值函数近似
线性函数近似
特征工程
梯度下降方法
收敛性分析
02-DQN详解
经验回放（Experience Replay）
目标网络（Target Network）
网络架构设计
训练技巧
03-DQN改进算法
Double DQN
Dueling DQN
Prioritized Experience Replay
Noisy Networks
C51/Rainbow
04-策略梯度方法
REINFORCE算法
基线（Baseline）
Actor-Critic框架
A2C/A3C
05-Actor-Critic高级方法
GAE（Generalized Advantage Estimation）
自然策略梯度
TRPO简介
PPO基础

🎯 学习目标¶

完成本阶段后，你将能够： - 理解函数近似的必要性和挑战 - 实现DQN及其改进版本 - 掌握策略梯度方法 - 理解Actor-Critic架构 - 能够解决复杂的连续控制问题

🔗 与前后阶段的联系¶

Text Only

前一阶段: 02-时序差分学习
    ├── TD(0)
    ├── SARSA
    ├── Q-Learning
    └── 探索与利用
            ↓
本阶段: 03-函数近似与深度学习
    ├── 值函数近似
    ├── DQN
    ├── 策略梯度
    └── Actor-Critic
            ↓
后一阶段: 04-高级算法
    ├── PPO
    ├── SAC
    └── 分布式RL

💡 学习建议¶

先掌握基础：确保理解Tabular RL后再学函数近似
关注稳定性：函数近似带来不稳定性，注意理解原因
调试技巧：学会调试神经网络RL算法
计算资源：准备GPU环境进行实验

🛠️ 实践项目¶

CartPole with DQN：用DQN解决倒立摆
LunarLander：连续控制入门
Atari Breakout：完整DQN实现
REINFORCE on CartPole：策略梯度入门

📖 推荐资源¶

必读书籍¶

Sutton & Barto《Reinforcement Learning: An Introduction》第9-13章

经典论文¶

Mnih et al. (2015): Human-level control through deep reinforcement learning (DQN)
Van Hasselt et al. (2016): Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
Wang et al. (2016): Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
Schaul et al. (2016): Prioritized Experience Replay
Mnih et al. (2016): Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning (A3C)

准备好进入深度强化学习的世界了吗？ 从值函数近似开始！