高级神经网络-强化学习

高级神经网络和强化学习是两个不同的概念。

高级神经网络指的是将多个神经网络结构组合在一起，以实现更强大的功能。这些网络可以是卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。通过将它们组合在一起，我们可以实现更复杂的任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

强化学习是一种机器学习方法，旨在让智能体通过与环境交互来学习如何做出最优决策。在强化学习中，智能体会根据其行为的奖励或惩罚进行调整，以最大化其长期收益。强化学习已经被广泛应用于各种领域，例如机器人控制、游戏AI等。

在一些任务中，高级神经网络和强化学习可以结合起来使用。例如，可以使用卷积神经网络来提取图像中的特征，然后将这些特征输入到强化学习代理中，代理可以根据这些特征来做出更优决策。