深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的技术。以下是一些关于深度强化学习的基础知识和学习资源。
基础概念
- 强化学习：一种机器学习方法，通过奖励和惩罚来指导算法做出最优决策。
- 深度学习：一种利用神经网络进行数据学习和模式识别的技术。
学习资源
实践案例
- Atari 游戏学习：使用 DRL 算法训练智能体玩 Atari 游戏。
- 机器人导航：使用 DRL 技术让机器人进行自主导航。
DRL 示例
总结
深度强化学习是一个充满挑战和机遇的领域。通过学习这些基础知识，您可以更好地理解 DRL 的原理和应用。