深度学习 vs 强化学习：核心差异与应用场景 🧠🤖

定义对比

深度学习
基于多层神经网络的机器学习方法，通过大量数据训练模型提取特征（例如图像识别、自然语言处理）
强化学习
通过试错机制让模型在环境中学习决策策略，目标是最大化累积奖励（例如游戏AI、自动驾驶）

应用场景差异

领域	深度学习典型应用	强化学习典型应用
图像识别	手写数字识别（MNIST）	/community/tutorials/game_ai 案例
自然语言	机器翻译、文本生成	机器人路径规划
游戏AI	图像分类（如猫狗识别）	多智能体竞争（如AlphaStar）
自动驾驶	物体检测与语义分割	环境感知与决策控制

核心思想差异

深度学习
通过多层非线性变换建模输入与输出的复杂映射关系
✅ 依赖大量标注数据
⚠️ 需要强大的算力支持
强化学习
以奖励机制驱动策略优化，关注长期回报而非短期准确率
🎯 适用于动态环境中的决策问题
📌 可通过这里了解基础概念

技术架构图示

深度学习架构

强化学习流程

学习路径建议