强化学习（RL）利用深度神经网络（DNN）来近似代表代理在特定环境下策略或价值评估的复杂函数。在传统的强化学习中，代理通过与环境互动来学习，根据其行为获得奖励或惩罚。然而，环境可能非常复杂，这使得代理很难使用较简单的模型学习有效的策略。深度神经网络能够处理高维输入数据，如图像，使代理能够从原始传感器输入中学习并做出更好的决策。
在强化学习中，一种常见的方法是深度Q学习（DQN）。在此方法中，使用神经网络来近似Q值函数，该函数估计在特定状态下采取某些行动的预期回报或奖励。DQN将状态信息作为输入，通过其层进行处理，并输出所有可能行动的Q值。在训练过程中，代理探索不同的行动，收集经验元组（状态、行动、奖励、下一个状态），并定期更新神经网络以改进策略。例如，深度强化学习已经成功应用于雅达利和围棋等游戏，在这些游戏中，代理通过分析成千上万的游戏状态学习以超人类水平进行游戏。
另一种方法是策略梯度方法，其中深度神经网络直接表示策略，也就是代理用来决定其行动的策略。这些方法调整神经网络的参数，以最大化基于在特定状态下采取的行动的预期奖励。一个例子是近端策略优化（PPO）算法，它在探索和利用之间取得平衡。总之，深度神经网络通过实现更复杂的函数近似，增强了强化学习的效率和有效性，从而在复杂环境中实现更好的表现。