强化学习和深度强化学习的区别

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互来学习做出决策，目的是最大化长期累积的奖励。它不依赖于明确的输入-输出对，而是基于试错的过程。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）则是将深度学习技术与强化学习结合。在DRL中，智能体通常使用深度神经网络（如卷积神经网络或递归神经网络）来近似值函数、策略函数或状态-动作价值函数，这些函数有助于它理解和预测环境的复杂动态。深度模型能够处理高维输入，如图像或视频，极大地提高了强化学习在复杂任务上的性能。