深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）是近年来人工智能领域的一个热门方向。本文将为你提供一个入门级的深度强化学习教程，帮助你了解这个领域的核心概念和技术。
基本概念
深度强化学习结合了深度学习和强化学习两种技术。它通过神经网络来学习复杂的决策策略，并通过强化学习算法来优化这些策略。
1. 强化学习
强化学习是一种机器学习方法，通过奖励和惩罚来指导智能体学习如何采取行动以实现某个目标。
2. 深度学习
深度学习是一种神经网络，它通过多层非线性变换来学习数据中的特征。
实践案例
以下是一个简单的深度强化学习案例，使用 Python 和 TensorFlow 框架实现。
# 代码示例
扩展阅读
想了解更多关于深度强化学习的知识？可以访问我们网站的 深度学习教程。
图片
深度学习神经网络