深度强化学习教程

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域的一个热门方向。它结合了深度学习和强化学习，使得机器能够通过与环境交互来学习完成任务。

基本概念

• 强化学习：一种机器学习方法，通过奖励和惩罚来训练模型，使其能够做出最优决策。
• 深度学习：一种机器学习方法，通过多层神经网络来提取特征，从而实现复杂的模式识别。

DRL的应用

深度强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 游戏：例如AlphaGo、OpenAI Five等。
• 机器人：例如自动驾驶汽车、无人机等。
• 推荐系统：例如个性化推荐、广告投放等。

教程资源

以下是一些深度强化学习的教程资源：

• 深度强化学习入门教程
• 强化学习实战

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强化学习算法分类

深度神经网络结构

希望这些资源能够帮助您更好地了解深度强化学习。