深度强化学习

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的先进方法，旨在通过智能体与环境的交互，自动学习最优决策策略。其核心目标是使智能体能够在复杂动态环境中最大化累积奖励，从而实现高效自主的学习和适应能力。深度强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域具有重要应用价值，能够解决传统方法难以应对的高维状态空间和非线性问题。