深度强化学习（DRL）是一种结合了强化学习（RL）和深度神经网络的机器学习方法。在强化学习中，智能体通过与环境互动来学习如何做决策，针对期望的行为接收奖励，并随着时间调整其行为以最大化累积奖励。深度强化学习通过使用深度学习（特别是多层神经网络）来增强这个框架，处理复杂、高维的输入，如图像或传感器数据。这使得智能体无需依赖手工特征提取，即可解决需要处理原始感知信息的任务，例如玩电子游戏或控制机器人。
DRL 的一个关键应用示例是训练智能体玩 Atari 或围棋等游戏。例如，DeepMind 的 AlphaGo 使用 DRL 通过学习数百万个棋局和自我对弈迭代击败了人类冠军。AlphaGo 中的神经网络处理棋盘状态并预测最佳落子，而 RL 组件则优化长期策略。另一个例子是机器人控制，DRL 使机器人能够通过试错法学习运动或操作任务。机器人无需编程特定的动作，其神经网络学习将原始传感器数据（例如，关节角度、摄像头画面）映射到能够最大化奖励（例如，向前行走而不摔倒）的电机指令。这种灵活性使得 DRL 适用于传统基于规则的编程不切实际的问题。
然而，DRL 也面临挑战。训练需要大量的计算资源和数据，因为智能体通常需要数百万次尝试才能学习到有效的策略。经验回放（存储过去的交互以便在训练中重复使用）和目标网络（通过解耦预测网络和目标网络来稳定学习）等技术有助于解决这些问题。应用范围超越游戏和机器人：DRL 用于自动驾驶汽车的决策、推荐系统以优化用户参与度，以及能源管理以平衡电网。对于开发者来说，实现 DRL 通常涉及 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，以及 OpenAI Gym 或 Stable Baselines 等 RL 库。理解探索（尝试新行动）与利用（使用已知策略）之间的权衡至关重要，调整学习率和奖励函数等超参数以确保训练稳定也是如此。