深度强化学习是一种将深度学习技术和强化学习技术相结合的方法。强化学习是一种通过试错方法进行学习的机器学习方法，它通过在一个环境中与该环境进行交互，从而学习如何采取行动来最大化累积奖励。
什么是深度强化学习？
深度强化学习使用神经网络来建立对环境和奖励的预测模型，并且通过与环境交互来训练这个模型。这个模型可以用来选择最佳行动，以最大化预期的奖励。
深度强化学习已经被广泛应用于许多领域，包括机器人控制、游戏、自动驾驶汽车等。它可以通过自我学习和不断优化来改进性能，并且在某些任务中已经达到或超过了人类水平。
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