深度学习DL是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习DL有监督和非监督之分，都已经得到广泛的研究和应用。强化学习RL是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学习得到一个最 优策略。强化学习是机器学习中一种快速、高效且不可替代的学习算法。

深度强化学习DRL自提出以来，已在理论和应用方面均取得了显著的成果。尤其是谷歌DeepMind团队基于深度强化学习DRL研发的AlphaGo，将深度强化学习DRL成推上新的热点和高度，成为人工智能历史上一个新的里程碑。因此，深度强化学习DRL非常值得研究。

深度强化学习概念：深度强化学习DRL将深度学习DL的感知能力和强化学习RL的决策能力相结合，可以直接根据输入的信息进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。在与世界的正常互动过程中，强化学习会通过试错法利用奖励来学习。它跟自然学习过程非常相似，而与深度学习不同。在强化学习中，可以用较少的训练信息，这样做的优势是信息更充足，而且不受监督者技能限制。

深度强化学习DRL是深度学习和强化学习的结合。这两种学习方式在很大程度上是正交问题，二者结合得很好。强化学习定义了优化的目标，深度学习给出了运行机制——表征问题的方式以及解决问题的方式。将强化学习和深度学习结合在一起，寻求一个能够解决任何人类级别任务的代理，得到了能够解决很多复杂问题的一种能力——通用智能。深度强化学习DRL将有助于革新AI领域，它是朝向构建对视觉世界拥有更高级理解的自主系统迈出的一步。从某种意义上讲，深度强化学习DRL是人工智能的未来。

深度强化学习本质：深度强化学习DRL的AutonomousAgent使用强化学习的试错算法和累计奖励函数来加速神经网络设计。这些设计为很多依靠监督／无监督学习的人工智能应用提供支持。它涉及对强化学习驱动AutonomousAgent的使用，以快速探索与无数体系结构、节点类型、连接、超参数设置相关的性能权衡，以及对深度学习、机器学习和其他人工智能模型设计人员可用的其它选择。

深度强化学习原理：深度Q网络通过使用深度学习DL和强化学习RL两种技术，来解决在强化学习RL中使用函数逼近的基本不稳定性问题：经验重放和目标网络。经验重放使得强化学习RL智能体能够从先前观察到的数据离线进行抽样和训练。这不仅大大减少了环境所需的交互量，而且可以对一批经验进行抽样，减少学习更新的差异。此外，通过从大存储器均匀采样，可能对强化学习RL算法产生不利影响的时间相关性被打破了。最后，从实际的角度看，可以通过现代硬件并行地高效地处理批量的数据，从而提高吞吐量。