深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一个热点研究方向。它结合了深度学习和强化学习，使得机器能够通过与环境交互，学习到复杂的决策策略。

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学习最优策略。
  • 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表示。

DRL 应用

DRL 在各个领域都有广泛的应用，例如：

  • 游戏：如 AlphaGo 在围棋上的胜利。
  • 机器人：机器人控制，路径规划等。
  • 自动驾驶：自动驾驶车辆的学习和决策。

学习资源

想要深入了解 DRL，以下是一些推荐的学习资源：

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深度学习神经网络

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