深度强化学习（DRL）是人工智能领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习，旨在让机器能够通过与环境交互来学习完成任务。以下是一些关于DRL研究的基本概述。
DRL的优势
- 自主学习：DRL算法可以在没有明确规则的情况下，通过与环境交互来学习完成任务。
- 适应性强：DRL算法能够适应不断变化的环境，提高机器的鲁棒性。
- 广泛应用：DRL在游戏、机器人、自动驾驶等领域都有广泛的应用。
DRL的关键技术
- 深度神经网络：用于表示环境和动作空间，以及预测奖励。
- 强化学习算法：如Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）等，用于训练神经网络。
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