深度强化学习（DRL）是人工智能领域的一个热点话题。它结合了深度学习和强化学习的优势，使得机器能够通过与环境交互来学习完成任务。
基本概念
- 深度学习：一种利用神经网络进行数据建模的学习方法。
- 强化学习：一种通过奖励和惩罚来指导算法学习的方法。
应用场景
DRL 在以下场景中有着广泛的应用：
- 游戏：例如 AlphaGo 在围棋上的表现。
- 机器人控制：例如自动驾驶汽车、无人机等。
- 金融：例如股票交易、风险管理等。
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