深度强化学习介绍

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域中一个快速发展的分支。它结合了深度学习和强化学习的技术，使得机器能够通过与环境交互来学习复杂的决策过程。

深度强化学习基础

• 强化学习：是一种通过奖励和惩罚来指导算法进行决策的学习方法。
• 深度学习：是一种通过多层神经网络来提取数据特征的学习方法。

深度强化学习应用

深度强化学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

• 游戏：如AlphaGo在围棋上的应用。
• 机器人控制：如无人驾驶汽车。
• 金融：如股票交易策略。
• 医疗：如疾病预测。

本站资源

想要了解更多关于深度强化学习的知识，可以参考以下本站资源：

• 深度强化学习教程
• 强化学习与深度学习的关系

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希望这份介绍能够帮助您更好地理解深度强化学习。