深度强化学习与强化学习的关系

深度强化学习是强化学习的一个分支，它结合了深度学习和强化学习的思想和技术。在传统的强化学习中，智能体通过与环境的交互学习最优策略，通常使用Q-learning或策略梯度等方法来估计动作的价值或选择动作。然而，这些方法往往受限于状态空间的维度，特别是当状态空间非常大或者难以表示时。

深度强化学习引入了深度神经网络（DNN）来处理高维、复杂的输入，如图像或传感器数据。它将环境的状态映射到一个隐藏的低维表示，这样即使状态本身不直接可用，智能体也能通过学习网络内部的抽象特征来做出决策。这种深度学习模型能够自动从大量经验中提取有用的特征，显著提高了强化学习的学习效率和性能。

总结一下，强化学习是基础，而深度强化学习是强化学习的一种扩展，利用深度学习的非线性建模能力来解决强化学习中的复杂问题。