深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一个热点方向，它结合了深度学习和强化学习，使得机器能够通过与环境交互来学习如何做出最优决策。本教程将带你入门DRL，并介绍一些基本概念和常用算法。
基本概念
强化学习
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。智能体根据当前状态选择动作，并根据动作的结果获得奖励或惩罚，从而不断调整策略，以获得最大的长期奖励。
深度学习
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过多层神经网络对数据进行特征提取和表示，从而实现复杂任务的学习。
深度强化学习
深度强化学习是强化学习和深度学习相结合的产物，它利用深度神经网络来表示智能体的策略，并通过强化学习算法来优化策略，使智能体能够学习到与环境交互的最优策略。
常用算法
Q学习
Q学习是一种基于值函数的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数来预测每个动作在特定状态下的期望回报。
深度Q网络（DQN）
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是Q学习的一种改进算法，它使用深度神经网络来近似Q函数，从而能够处理高维状态空间。
集成策略（Policy Gradient）
集成策略是一种基于策略的强化学习算法，它直接学习一个策略函数，该函数将状态映射到动作的概率分布。
扩展阅读
更多关于深度强化学习的知识，可以参考以下链接：
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深度学习神经网络结构
深度强化学习应用场景