深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的技术，旨在使机器能够通过与环境交互来学习如何进行决策。
核心概念
- 强化学习：一种使机器通过与环境交互来学习如何做出最优决策的学习方法。
- 深度学习：一种利用神经网络模型进行特征提取和模式识别的技术。
应用场景
深度强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 游戏：如AlphaGo、OpenAI Five等。
- 机器人：如自动驾驶汽车、无人机等。
- 金融：如股票交易、风险管理等。
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深度学习神经网络结构