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7.1 深度强化学习（DRL）概述 7.1 深度强化学习（DRL）概述 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是强化学习（RL）领域的一个重要分支，它将深度学习（DL）强大的感知能力和强化学习的决策能力相结合，使得智能体能够直接从高维原始数据中学习复杂的策略。本节将深入探讨DRL的概念、优势、挑战以及一些关键算法。 7.1. 会员。《7.1 深度强化学习（DRL）概述》收录于灏天文库文集《强化学习入门：探索智能体的决策之路》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号21870。

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