深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，簡稱DRL）是一種結合了深度學習和強化學習技術的算法，它能夠從原始感知數據（如圖像）直接學習和決策，具有端到端的學習能力。DRL算法的核心思想是讓智慧型體（Agent）在與環境互動的過程中學習如何做出最優決策，以達到累積獎勵的最大化。
DRL的學習過程可以概括為：
環境互動：智慧型體在環境中觀察狀態、採取動作，並獲得獎勵。
狀態感知：利用深度神經網路（Deep Neural Networks）從高維觀察中提取有用的狀態特徵。
動作決策：基於預期回報評價動作價值，通過策略將當前狀態映射到相應動作。
環境反饋：環境對動作做出反應，智慧型體獲得新的觀察和獎勵。
DRL算法的特點包括：
通用性：能夠處理複雜、高維的環境。
端到端學習：直接從原始感知數據學習，無需手工特徵工程。
策略最佳化：通過最佳化策略來最大化累積獎勵。
DRL算法的套用領域廣泛，包括但不限於：
遊戲AI：如AlphaGo等。
機器人控制：在自動駕駛、無人機等領域有廣泛套用。
量化投資：利用DRL算法進行股票交易等金融領域的自動化投資決策。
DRL算法的主要挑戰包括：
樣本效率：如何有效地利用有限的互動樣本進行學習。
穩定性：由於環境的複雜性，DRL算法的訓練過程可能不穩定。
計算資源：許多DRL算法需要大量的計算資源來訓練模型。
總的來說，DRL是一種強大的機器學習技術，它結合了深度學習的感知能力和強化學習的決策能力，能夠在複雜環境中實現高效的學習和決策。