DRL是“Deep Reinforcement Learning”的缩写，中文名为“深度强化学习”。它是一种结合了深度学习与强化学习的机器学习方法，主要用于训练智能体在复杂环境中做出最优决策。
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Deep Reinforcement Learning |
| 定义 | 结合深度学习与强化学习的算法 |
| 应用领域 | 自动驾驶、游戏AI、机器人控制等 |
| 核心目标 | 让智能体通过试错学习最优策略 |
| 特点 | 需要大量数据，依赖奖励机制 |
DRL在近年来发展迅速，广泛应用于多个高科技领域。其核心在于通过不断尝试和反馈，优化决策过程。虽然技术复杂，但其实际应用效果显著，成为人工智能研究的重要方向之一。
