与传统方法相比,深度强化学习 (DRL) 的主要优势在于它能够处理复杂的高维输入空间,例如原始图像,连续状态空间和大动作空间。传统的强化学习方法 (如Q学习) 在这样的环境中挣扎,因为它们需要明确的状态表示或小的离散动作空间。
DRL可以利用神经网络来逼近价值函数、策略甚至环境模型,使其能够在类似情况下进行推广。这使得DRL能够处理机器人控制、自动驾驶或玩复杂游戏 (例如AlphaGo) 等任务。
此外,像深度Q学习和策略梯度这样的DRL技术可以用于连续动作空间和随机环境,这是依赖于离散状态和动作表示的传统方法的局限性。