深度强化学习是一种结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力的人工智能研究热点，它通过端到端的学习过程直接基于原始输入进行输出控制，使得在高维输入和策略控制上有了显著的突破。深度强化学习（DRL）已经自提出以来在需要丰富感知和策略控制的任务中取得了实质性进展。文章系统地介绍了三种主要的DRL方法。
文章总结了基于价值的DRL方法。这类方法的核心思想是利用具有强感知能力的深度神经网络来逼近价值函数。在此基础上，引入了一个划时代的基于价值的DRL方法，即Deep Q-Network（DQN）及其变体。这些变体分为两类：训练算法的改进和模型结构的改进。训练算法方面的改进包括Deep Double Q-Network（DDQN）、基于优势学习技术的DQN以及带比例优先权的DDQN。模型结构方面包括Deep Recurrent Q-Network（DRQN）和基于Dueling Network架构的方法。通常情况下，基于价值的DRL方法适合处理具有离散动作空间的大型问题。
接着，文章总结了基于策略的DRL方法。这类方法的强大的思想是使用深度神经网络来参数化策略，并使用优化方法来优化这些策略。在这一部分，首先介绍了一些纯粹基于策略的方法，包括策略梯度方法，以及增强的策略梯度方法，例如信任域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO）。
文章总结了模型基础的DRL方法。这类方法关注于学习模型，通过模型预测未来状态和奖励，进而指导学习过程。学习模型可以帮助我们更好地理解环境动态，提高样本效率。
文章详细描述了各个方法的子类别和关键算法，强调了不同类型的DRL方法在处理不同类型的问题上的优势。文章还强调了这些方法在游戏、机器人、自动驾驶、推荐系统等领域的应用，以及它们在实际问题中所展现出来的性能和局限性。
深度强化学习的研究处于不断发展之中，已经取得了一系列的理论突破和实际应用成果。对于期望了解深度强化学习概况的读者来说，本文提供了一个全面的视角，涵盖了从基础理论到最新算法的广泛内容，为快速掌握深度强化学习的整体框架和关键思想提供了宝贵资料。对于学术界和工业界的研究人员而言，本文所总结的DRL方法和应用案例，能够帮助他们在进行相关工作时，更好地定位研究方向，充分利用现有资源。
