深度强化学习与强化学习区别

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它旨在通过使用深度神经网络来处理高维输入和输出。与传统的强化学习相比，深度强化学习可以更好地处理大规模、复杂的问题。

强化学习是一种机器学习的方法，通过代理在与环境的交互中学习最优行为策略。它采用了试错的方法，通过观察环境的反馈信号来调整自己的行为策略，以最大化累积奖励。强化学习主要包括状态、动作、奖励和策略等概念。

深度强化学习将深度神经网络引入强化学习中，用于近似值函数、策略函数或动作价值函数等。通过使用深度网络，可以对高维输入进行有效表示和学习，并且可以处理连续动作空间。深度强化学习还可以通过深度神经网络进行函数逼近，以获得更准确的值函数估计和策略优化。

总而言之，深度强化学习是强化学习与深度学习的结合，利用深度神经网络处理高维输入和输出，以解决更复杂的问题。