深度学习（Deep Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）都是人工智能领域的核心技术。它们在很多方面都有着紧密的联系和互补性。
关联性
深度学习作为强化学习的工具：在强化学习中，深度学习通常被用来解决决策过程中的复杂状态空间和动作空间问题。例如，在深度Q网络（DQN）中，深度学习模型被用来预测在给定状态下采取特定动作的期望回报。
强化学习优化深度学习模型：强化学习可以用来优化深度学习模型的结构和参数。例如，通过强化学习可以自动调整神经网络的权重，从而提高模型的性能。
例子
以下是一个例子，展示了深度学习与强化学习如何结合：
- 自动驾驶：在自动驾驶系统中，深度学习可以用于图像识别和场景理解，而强化学习可以用于决策和控制。
扩展阅读
更多关于深度学习和强化学习的内容，可以参考以下链接：
深度学习
强化学习