什麼是深度強化學習

深度強化學習(Deep Reinforcement Learning, DRL)是機器學習的一箇分支，結合了深度學習和強化學習兩種技術。

深度強化學習通過神經網絡模型來建立對環境和獎勵的預測，並使用這些模型來指導智能體在與環境的交互中做出決策，以最大化累積獎勵或某些目標函數。這種方法使得智能體能夠從經驗中學習並優化其行爲，從而在複雜環境中實現任務目標。深度強化學習已被應用於機器人控制、遊戲、自動駕駛等多箇領域，並取得了顯著的成就。