深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近年来人工智能领域的一个热点。本教程将为您介绍DRL的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
深度强化学习结合了深度学习和强化学习。深度学习用于学习输入和输出之间的复杂映射，而强化学习则用于通过奖励信号指导模型的学习过程。
常用算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
应用场景
DRL在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 游戏
- 机器人控制
- 自动驾驶
- 自然语言处理
深入学习更多
如果您想深入了解DRL，可以参考以下资源：
DRL 机器人
总结
深度强化学习是一个充满潜力的领域，它将深度学习和强化学习结合起来，为解决复杂问题提供了新的思路。希望这个入门教程能帮助您更好地了解DRL。