DRL是Deep Reinforcement Learning的缩写，中文意为“深度强化学习”，是人工智能领域中结合深度学习与强化学习的一类算法，用于让智能体通过与环境交互学习最优策略。它利用深度神经网络近似值函数或策略，成功应用于游戏（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等场景。虽然DRL在少数语境下也指代数字版权管理（Digital Rights Management），但在学术和技术讨论中，它几乎特指深度强化学习。
【常见问题】
问题1：DRL与传统强化学习有什么区别？
回答1：DRL（深度强化学习）使用深度神经网络作为函数近似器，能处理高维状态空间（如图像、视频），而传统强化学习依赖手动特征工程或离散状态表，难以应对复杂场景。
问题2：DRL的主要应用领域有哪些？
回答2：DRL广泛应用于游戏AI（如AlphaGo、Dota2）、机器人控制、自动驾驶决策、推荐系统、金融交易策略优化等领域，因其能在连续或离散动作空间中逼近最优解。
问题3：学习DRL需要哪些基础知识？
回答3：需要掌握强化学习基础（如马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度）、深度学习原理（如卷积神经网络、循环神经网络）、概率论和线性代数，以及常见算法（如DQN、PPO、A3C）。
