深度强化学习（DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它通过让智能体在与环境的交互中学习，从而实现智能行为的决策。以下是一些关于DRL书籍的简要介绍。

  • 《深度强化学习》（Deep Reinforcement Learning） 这本书是DRL领域的经典之作，详细介绍了DRL的理论基础、算法实现和应用案例。

  • 《深度强化学习实战》（Deep Reinforcement Learning with Python） 本书通过Python语言，详细讲解了DRL的基本概念、算法实现以及在实际项目中的应用。

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总结

深度强化学习是一个快速发展的领域，通过学习和掌握DRL的相关知识，可以让我们更好地理解智能体的决策过程。