深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域的一个新兴分支，结合了深度学习和强化学习的优势。它通过模拟人类决策过程，使机器能够在复杂环境中学习并做出最优决策。
基本概念
- 强化学习：一种使机器通过与环境交互来学习如何最大化奖励的方法。
- 深度学习：一种利用深层神经网络进行特征提取和学习的方法。
- 深度强化学习：结合了深度学习和强化学习的优势，通过深度神经网络来学习策略，实现智能体的决策。
应用场景
深度强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 游戏：例如围棋、国际象棋等。
- 机器人：例如自动驾驶、无人机等。
- 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析等。
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