基于深度强化学习或者强化学习的特征提取

基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的特征提取通常是指在强化学习环境中，利用深度神经网络自动学习到的状态表示。在DRL中，智能体通过不断尝试和反馈来优化策略，而在这个过程中，深层网络作为特征提取器，能自动发现环境中的复杂模式和结构。它们可以从原始观测空间（如像素值或游戏状态）生成高维、抽象的特征表示，这些特征更有利于决策制定。比如在Atari游戏或者机器人控制中，深度Q网络（DQN）就经常利用卷积神经网络（CNN）来进行特征提取。