DeepSeek：强化学习技术的突破与应用

DeepSeek 作为一项突破性的强化学习技术，在近年来人工智能领域取得了显著进展。其核心在于将深度神经网络与强化学习算法深度融合，赋予机器自主学习并优化决策的能力。

技术原理：

DeepSeek 的核心架构通常包含以下关键组件：

深度神经网络 (DNN):  作为函数逼近器，DNN 用于学习状态-动作值函数 (Q-function) 或策略函数 (Policy Function)，从而实现对复杂环境的高维状态空间和动作空间的建模。
强化学习算法:  DeepSeek 通常采用深度 Q 网络 (DQN)、深度确定性策略梯度 (DDPG) 或近端策略优化 (PPO) 等算法，通过与环境的交互学习最优策略，最大化累积奖励。
经验回放 (Experience Replay):  为了打破数据间的相关性并提高学习效率，DeepSeek 会将智能体与环境交互的经验存储在一个回放缓冲区中，并从中随机采样进行训练。
目标网络 (Target Network):  为了稳定训练过程，DeepSeek 会使用一个独立的目标网络来估计目标 Q