强化学习（Reinforcement Learning，RL）和深度学习（Deep Learning，DL）是人工智能领域的两大热门技术。本文将探讨两者之间的关系，并解释为什么它们如此紧密地联系在一起。
关联概述
1. 强化学习是深度学习的应用场景之一
强化学习通过智能体与环境交互，不断学习并优化决策策略。深度学习则提供了强大的特征提取和表示能力，使得强化学习中的智能体能够更好地理解和学习复杂的环境。
2. 深度学习可以加速强化学习的训练过程
传统的强化学习算法在训练过程中需要大量的样本数据，而深度学习可以帮助我们快速地提取特征，从而减少样本数据的需求。
例子：深度Q网络（DQN）
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是强化学习与深度学习结合的一个经典例子。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，从而实现强化学习。
本站链接
想了解更多关于DQN的信息，请访问深度Q网络教程。