🧠 什么是深度强化学习？
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习与强化学习的结合体，通过神经网络处理高维状态空间，让智能体在与环境的交互中自主学习最优策略。其核心思想是：
- 奖励机制：智能体通过接收环境反馈的奖励信号优化行为
- 价值函数：评估状态或动作的长期收益
- 策略梯度：直接优化策略参数
🤖 典型应用场景
- 游戏AI：如AlphaGo的棋盘决策
- 机器人控制：自主导航与路径规划
- 自动驾驶：实时交通环境交互
- 推荐系统：个性化内容策略优化
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习与强化学习的结合体，通过神经网络处理高维状态空间，让智能体在与环境的交互中自主学习最优策略。其核心思想是：