这里是对 dl/rl 的简要介绍。DL 代表深度学习（Deep Learning），而 RL 则代表强化学习（Reinforcement Learning）。这两个领域都是人工智能领域中非常重要的研究方向。
深度学习（DL）
深度学习是机器学习的一种形式，它使用类似于大脑的神经网络结构，通过大量数据进行学习，以执行各种复杂的任务。以下是深度学习的几个关键点：
- 神经网络：深度学习依赖于多层神经网络来提取数据的特征。
- 大量数据：深度学习需要大量数据进行训练，以实现良好的性能。
- 硬件需求：深度学习通常需要强大的计算能力，例如 GPU。
强化学习（RL）
强化学习是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方法。以下是强化学习的几个关键点：
- 决策过程：强化学习中的智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互来学习最优策略。
- 奖励机制：强化学习依赖于奖励（Reward）来引导智能体的学习过程。
- 策略学习：智能体通过不断尝试和错误来学习最优策略。