DRL是Deep Reinforcement Learning（深度强化学习）的缩写，是结合深度学习感知能力与强化学习决策能力的人工智能技术。它通过神经网络处理高维输入（如图像、声音），让智能体在环境中通过试错学习最优策略，广泛应用于游戏（如AlphaGo、Atari）、机器人控制、自动驾驶等领域。核心思想是让智能体最大化累积奖励，其中深度神经网络负责近似价值函数或策略函数。
【常见问题】
问题1：DRL和普通强化学习有什么区别？
回答1：DRL是强化学习的升级版，使用深度神经网络作为函数近似器，能够处理高维复杂状态空间（如原始像素），而传统强化学习主要依赖手工特征或低维离散状态。
问题2：DRL训练需要哪些硬件条件？
回答2：DRL训练通常需要高性能GPU（如NVIDIA RTX系列）加速神经网络计算，同时需要足够的内存和CPU支持环境模拟，复杂任务可能还需多机并行框架。
问题3：DRL存在哪些常见挑战？
回答3：DRL的主要挑战包括样本效率低（需要大量交互数据）、训练不稳定（策略震荡）、奖励函数设计困难以及可解释性差等问题。
