深度强化学习是机器学习领域中一个快速发展的分支，它结合了深度学习和强化学习的技术，使得机器能够在复杂环境中学习并做出决策。
基础概念
- 强化学习：一种使机器通过与环境交互来学习如何取得最大奖励的方法。
- 深度学习：一种利用深层神经网络来学习数据表示的方法。
深度强化学习的关键点
- 策略网络：用于生成动作的策略。
- 价值网络：用于评估状态的价值。
- 探索-利用平衡：在探索新策略和利用已知策略之间找到平衡。
实践案例
以下是一个深度强化学习的经典案例：
- AlphaGo：由DeepMind开发的围棋人工智能程序，通过深度强化学习击败了世界围棋冠军。
扩展阅读
想要深入了解深度强化学习，可以参考以下资源：
图片展示
深度学习神经网络