深度强化学习（DRL）是人工智能领域的一个热门研究方向。本文将介绍DRL的一些高级研究内容。
研究领域
- 多智能体强化学习：在多智能体环境中，智能体之间需要协调合作或竞争，以达到共同的目标。
- 持续学习：在智能体不断接触新环境的情况下，如何保持其学习能力和性能。
- 强化学习在现实世界中的应用：如自动驾驶、机器人控制等。
应用案例
- 自动驾驶：通过DRL技术，智能车辆可以学习在复杂交通环境中做出决策。
- 机器人控制：DRL可以帮助机器人学习完成各种复杂的任务。
相关资源
更多关于深度强化学习的信息，您可以访问深度强化学习教程。
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