DRL是Deep Reinforcement Learning的缩写，中文意为“深度强化学习”。它是人工智能领域的一个重要分支，结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，通过神经网络处理高维输入，让智能体在与环境交互中学习最优策略。常见应用包括游戏AI（如AlphaGo）、自动驾驶、机器人控制等。
【常见问题】
问题1：DRL和普通强化学习有什么区别？
回答1：DRL使用深度神经网络来近似强化学习中的策略或价值函数，能够处理图像、语音等高维连续状态空间，而传统强化学习通常依赖手工设计的特征或离散低维状态。
问题2：DRL训练中容易遇到什么困难？
回答2：DRL训练常面临样本效率低、收敛不稳定、超参数敏感等问题，常需借助经验回放、目标网络、策略梯度改进等技术来缓解。
问题3：DRL在现实生活中有哪些典型应用？
回答3：DRL已用于游戏AI、机器人自主学习、推荐系统、金融交易策略优化、工业控制等领域，例如围棋AI AlphaGo的核心算法就基于DRL。