深度强化学习（DRL）是机器学习的一个子集，它将强化学习（RL）与深度学习技术相结合。在强化学习中，代理通过与环境互动学习做出决策，并根据其行为获得反馈，以奖励或惩罚的形式呈现。目标是学习一个策略，以最大化随时间累积的奖励。另一方面，深度学习利用具有多层的神经网络来处理复杂数据。通过将这两种方法结合起来，DRL使代理能够处理高维输入数据，如图像或复杂环境，从而有效解决复杂问题。
DRL的一个常见应用是开发智能代理以玩视频游戏。例如，“Atari Breakout”这款游戏是DRL算法应用的经典例子。深度神经网络从游戏中获取像素数据，学习识别有效策略以最大化得分，通常超过人类的表现。另一个显著的应用是在机器人控制中，机器人利用DRL学习执行任务，如抓取物体或在不同地形中导航，实时适应新环境而无需硬编码指令。
要有效实施深度强化学习，需要考虑一些基本组件。首先，奖励函数的选择可能会极大影响学习过程，因此必须经过深思熟虑的设计，以鼓励期望的行为。其次，深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）等算法提供了在各种环境中训练代理的框架。最后，超参数调优对增强代理性能至关重要，这需要仔细的实验。总体而言，DRL有潜力解决从金融到医疗保健等领域的复杂决策任务，使开发人员能够创造出更具适应性和智能的系统。