作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在过去的几年里，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）已经成为一个热门研究方向。其利用智能体（Agent）通过与环境交互获取经验，并在此基础上训练出能够有效解决各类复杂任务的模型。本文将介绍几种目前最流行的基于深度学习的强化学习算法及其主要特点。文章同时也会介绍TensorFlow 2.x版本下的具体实现。由于时间有限，文章不会涉及到太多太复杂的数学公式，只会从实际层面向读者阐述算法原理和操作流程。文章目标读者为具有一定机器学习、强化学习等相关经验的技术专业人员。
2.关键词
Python、TensorFlow、强化学习、DQN、PPO、A2C、ACER、DDPG、TD3、SAC
3.正文
深度强化学习的核心思想是在不断尝试中找到最佳的策略。它包括两个部分，即智能体（Agent）和环境（Environment）。智能体通过与环境进行交互获取经验，再根据这些经验训练一个模型，使其能够更好地预测环境的动作结果。这里需要注意的是，尽管深度强化学习可以用在各种各样的领域，但本文所介绍的都是基于值函数方法的算法。也就是说，智能体预测出的动作或者状态的价值并不是直接给予奖励，而是通过计算得到。
深度强化学习一般采用Q-Learning、Policy Gradients、Actor Critic等算法来构建智能体与环境之间的关系，其中，Q-Learning、Policy Gradients等是最基础的算法，而Actor Critic则是对这两种算法的一种改进。除此之外，还有一些其他的方法如DQN、PPO、A2C、ACER、DDPG、TD3、SAC，它们