深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是机器学习领域中一个快速发展的分支。它结合了深度学习与强化学习，使得机器能够在复杂的环境中学习到有效的策略。
核心概念
- 强化学习：一种机器学习方法，通过奖励和惩罚来指导算法做出决策。
- 深度学习：一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习数据的复杂模式。
应用场景
深度强化学习在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 游戏：如《星际争霸II》的AlphaStar。
- 机器人：如自主导航的无人机。
- 自动驾驶：如自动驾驶汽车的学习路径规划。
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