深度强化学习与强化学习

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是强化学习的一个分支，它结合了深度学习（Deep Learning）的技术和强化学习的基本原理。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化长期奖励。而在深度强化学习中，使用的是深层次的神经网络模型来近似值函数、策略函数或状态-动作值函数，这使得模型能够处理更复杂的环境和任务，如图像识别和自然语言处理。
具体来说，DRL包含以下几个关键组成部分：

环境：提供给智能体一个反馈的模拟系统。
智能体：学习的主体，根据当前状态选择行动。
状态：描述智能体所处环境的特征。
动作：智能体可以选择执行的行为。
奖励：环境对智能体行为的反馈。
价值函数：预测从当前状态出发获得的长期奖励。
策略：决定在特定状态下采取什么行动的规则。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），用于处理复杂的状态表示，并通过反向传播更新权重，优化长期奖励。