深度强化学习和强化学习的差别

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是强化学习（Reinforcement Learning）与深度学习（Deep Learning）的结合。强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。而深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模型来学习输入数据的表示和特征。

强化学习关注于在一个未知环境中，通过试错和奖励机制来学习最优的决策策略。它通过定义一个智能体（agent）和环境（environment）之间的交互过程，智能体根据当前的状态（state）选择最优的动作（action），并接收环境返回的奖励（reward）。通过不断与环境的交互，智能体通过学习来改善自己的行为策略。

深度强化学习则在强化学习的基础上引入了深度神经网络。深度神经网络是一种具有多层隐藏层的神经网络模型，它可以对复杂的输入数据进行高级特征提取和表示学习。在深度强化学习中，深度神经网络被用来近似价值函数或策略函数，以便智能体能够处理高维的状态空间或动作空间。通过深度神经网络的逼近能力，深度强化学习可以解决更复杂的强化学习问题。

总结来说，深度强化学习是强化学习与深度学习的结合，利用深度神经网络来处理复杂的状态和动作空间，提高强化学习在复杂环境中的表现能力。