经验回放是深度强化学习 (DRL) 中使用的一种技术，用于提高训练的效率和稳定性。它涉及将代理的经验 (状态，动作，奖励，下一个状态) 存储在重放缓冲区中，然后从该缓冲区进行采样以训练模型。这个过程有助于打破连续体验之间的相关性，这可以通过允许智能体从更广泛、更多样化的体验中学习来实现更稳定的培训。
体验回放的主要好处是，它允许代理多次重新访问以前的体验，从而加强从这些交互中学习。这在交互昂贵或耗时的环境中尤其重要。通过对经验的随机批次进行抽样，模型可以学习更多可推广的模式。
在实践中，经验回放通常与Q学习或深度Q网络 (dqn) 结合使用，其中代理使用神经网络来近似q值，并通过在训练期间重新访问旧的经验来提高其性能。