深度學習DL是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。深度學習DL有監督和非監督之分，都已經得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環境一邊探索一邊建立環境模型以及學習得到一個最優策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。

深度強化學習DRL自提出以來， 已在理論和應用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團隊基于深度強化學習DRL研發的AlphaGo，將深度強化學習DRL成推上新的熱點和高度，成為人工智能歷史上一個新的里程碑。因此，深度強化學習DRL非常值得研究。

深度強化學習概念：深度強化學習DRL將深度學習DL的感知能力和強化學習RL的決策能力相結合， 可以直接根據輸入的信息進行控制，是一種更接近人類思維方式的人工智能方法。在與世界的正常互動過程中，強化學習會通過試錯法利用獎勵來學習。它跟自然學習過程非常相似，而與深度學習不同。在強化學習中，可以用較少的訓練信息，這樣做的優勢是信息更充足，而且不受監督者技能限制。

深度強化學習DRL是深度學習和強化學習的結合。這兩種學習方式在很大程度上是正交問題，二者結合得很好。強化學習定義了優化的目標，深度學習給出了運行機制——表征問題的方式以及解決問題的方式。將強化學習和深度學習結合在一起，尋求一個能夠解決任何人類級別任務的代理，得到了能夠解決很多復雜問題的一種能力——通用智能。深度強化學習DRL將有助于革新AI領域，它是朝向構建對視覺世界擁有更高級理解的自主系統邁出的一步。從某種意義上講，深度強化學習DRL是人工智能的未來。

深度強化學習本質：深度強化學習DRL的Autonomous Agent使用強化學習的試錯算法和累計獎勵函數來加速神經網絡設計。這些設計為很多依靠監督／無監督學習的人工智能應用提供支持。它涉及對強化學習驅動Autonomous Agent的使用，以快速探索與無數體系結構、節點類型、連接、超參數設置相關的性能權衡，以及對深度學習、機器學習和其他人工智能模型設計人員可用的其它選擇。

深度強化學習原理：深度Q網絡通過使用深度學習DL和強化學習RL兩種技術，來解決在強化學習RL中使用函數逼近的基本不穩定性問題：經驗重放和目標網絡。經驗重放使得強化學習RL智能體能夠從先前觀察到的數據離線進行抽樣和訓練。這不僅大大減少了環境所需的交互量，而且可以對一批經驗進行抽樣，減少學習更新的差異。此外，通過從大存儲器均勻采樣，可能對強化學習RL算法產生不利影響的時間相關性被打破了。最后，從實際的角度看，可以通過現代硬件并行地高效地處理批量的數據，從而提高吞吐量。