深度学习（Deep Learning）
深度强化学习（Deep RL）使用深度神经网络作为函数逼近器，从而能够学习状态–动作对的复杂表示。本节对深度学习进行简要概述，更多细节可参考 @Goodfellow2016。
前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）
一个深度神经网络（DNN）或多层感知机（MLP）由输入层 \(\mathbf{x}\)、一个或多个隐藏层 \(\mathbf{h_1}, \mathbf{h_2}, \ldots, \mathbf{h_n}\)，以及输出层 \(\mathbf{y}\) 组成。
每一层（称为全连接层，FC层）将上一层的输出向量 \(\mathbf{h_{k-1}}\) 通过线性变换和非线性激活函数转换为新的表示：
其中 \(W_k\) 为权重矩阵，\(\mathbf{b_k}\) 为偏置项，\(f\) 为激活函数。
现代网络常用的激活函数是 ReLU（Rectified Linear Unit）：\(f(x)=\max(0, x)\)，也可使用其变体。
学习的目标是找到参数集 \(\theta\)（包含所有权重和偏置），使定义在训练集 \(\mathcal{D}\) 上的损失函数最小化。
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回归问题中最小化均方误差（MSE）：
\[\mathcal{L}(\theta) = \mathbb{E}_{\mathbf{x}, \mathbf{t} \in \mathcal{D}} [||\mathbf{t} - \mathbf{y}||^2] \]其中 \(\mathbf{x}\) 为输入，\(\mathbf{t}\) 为真实输出，\(\mathbf{y}\) 为预测值。
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分类问题中最小化交叉熵（或负对数似然）：
\[\mathcal{L}(\theta) = - \mathbb{E}_{\mathbf{x}, \mathbf{t} \in \mathcal{D}} [\sum_i t_i \log y_i] \]分类任务中输出层通常采用 softmax 激活，与交叉熵函数配合良好。
定义损失函数后，通过梯度下降（Gradient Descent）优化参数：
其中 \(\eta\) 为学习率。若梯度为正，说明增加该参数会使损失变大，应减少它；反之则增加。
梯度的计算由反向传播（Backpropagation）算法实现，即链式法则在神经网络中的应用：
每一层在反向传播中对梯度都有贡献。
对于 @eq-fullyconnected 所示的全连接层：
ReLU 的导数简单易算：
现代框架（TensorFlow、PyTorch等）会自动计算这些梯度。
接下来需要选择一个优化器（Optimizer）来更新参数。
常用优化器包括：
- SGD（随机梯度下降）
- SGD + 动量（Momentum / Nesterov）
- Adagrad
- Adadelta
- RMSprop
- Adam
经验上，SGD + Nesterov 动量效果较好但需调参；Adam一般“开箱即用”，因此在深度强化学习中更常使用 Adam。
为防止过拟合，还可引入正则化机制：L1/L2 正则化、Dropout、Batch Normalization 等。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
卷积神经网络是为处理高维输入（如图像）而设计的 DNN 变体。
其核心思想是：隐藏层中的神经元在输入空间上共享权重，从而捕捉局部特征（如边缘）。
卷积层（Convolutional Layer）使用若干小矩阵（如 3×3 或 5×5）作为卷积核，在输入图像上滑动计算，生成特征图（Feature Maps）。
如果输入为 \(N \times M \times 3\) 彩色图像，则卷积层输出为 \(N \times M \times F\) 的张量，\(F\) 为提取的特征数。
卷积层保持空间尺寸，而最大池化层（Max-Pooling Layer）用于降低空间分辨率并增强平移不变性：
每个特征图被划分为 2×2 区块，仅保留每块中的最大激活值，从而使尺寸减半。
典型的 CNN 结构由若干卷积层和池化层交替组成，最后连接全连接层与 softmax 输出层。
下图展示了 2012 年 ImageNet 冠军模型 AlexNet 的结构：
虽然自 2012 年以来已有许多改进（如 ResNet），但基本思想相同：
卷积层提取特征，池化层下采样，最后将小尺寸特征映射展平送入全连接层。
在深度强化学习中，通常不使用池化层。
因为位置信息至关重要（例如球的位置、人物的朝向等），去掉池化层可保留空间细节。
这会增加网络参数量与所需样本量，也是 CNN 在深度强化学习中最大的限制。
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
前馈网络只能处理静态输入 \(\mathbf{x}\)，输出 \(\mathbf{y}\)，无法捕捉时间依赖。
在处理序列任务（如视频分析）时，这会导致低效。
循环神经网络（RNN）通过引入时间递归解决此问题：当前输出依赖于当前输入和上一步输出。
RNN 通过“时间反向传播”（BPTT）更新参数。
但由于梯度在时间步间多次相乘，若 \(|W_h|<1\)，梯度会消失；若 \(|W_h|>1\)，梯度会爆炸。
为解决此问题，引入了长短期记忆网络（LSTM） [@Hochreiter1997]。
LSTM 在标准 RNN 的基础上加入了一个“记忆单元” \(\mathbf{C}_t\) 及三个门控：输入门、遗忘门和输出门。
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候选状态：
\[\tilde{\mathbf{C}_t} = f(W_x \mathbf{x}_t + W_h \mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}) \] -
输入门：
\[\mathbf{i}_t = \sigma(W^i_x \mathbf{x}_t + W^i_h \mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}^i) \] -
遗忘门：
\[\mathbf{f}_t = \sigma(W^f_x \mathbf{x}_t + W^f_h \mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}^f) \] -
状态更新：
\[\mathbf{C}_t = \mathbf{i}_t \odot \tilde{\mathbf{C}_t} + \mathbf{f}_t \odot \mathbf{C}_{t-1} \] -
输出门与最终输出：
\[\mathbf{o}_t = \sigma(W^o_x \mathbf{x}_t + W^o_h \mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}^o) \]\[\mathbf{h}_t = \mathbf{o}_t \odot \tanh(\mathbf{C}_t) \]
LSTM 可避免梯度消失问题，并能在长时间跨度上保留关键信息。
其变体包括 GRU（门控循环单元）[@Cho2014] 和 Peephole LSTM [@Gers2001]。
在深度强化学习中，RNN 尤其适用于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），例如：单帧图像中不包含速度信息，LSTM 可在时间上整合多帧输入，从而隐式地表示速度等状态信息。
Transformer
即将添加
扩散模型（Diffusion Models）
即将添加
