技术
Deep Reinforcement Learning（深度强化学习）
深度强化学习结合深度神经网络与强化学习，让智能体通过与环境交互学习最优策略，解决高维状态空间下的决策问题，典型应用包括游戏 AI（如 AlphaGo）、机器人控制和自动驾驶。
详细解释
深度强化学习（DRL）使用深度神经网络来近似值函数或策略，从而处理高维输入（如图像、语音）。核心算法包括 DQN、A3C、PPO、SAC 等。DRL 在 Atari 游戏、围棋（AlphaGo）、机器人操控和自动驾驶等领域取得突破，但仍面临样本效率低、训练不稳定等挑战。
别名与相关写法
deep reinforcement learningDeep Reinforcement Learning深度强化学习DRL
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