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深度强化学习与深度学习的区别：
1 、深度强化学习其实也是机器学习的一个分支 ，但是它与我们常见的机器学习不太一样 。它讲究在一系列的情景之下 ，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。强化学习是一种标记延迟的监督学习 。
2 、深度强化学习实际上是一套很通用的解决人工智能问题的框架 ，很值得大家去研究 。另一方面 ，深度学习不仅能够为强化学习带来端到端优化的便利，而且使得强化学习不再受限于低维的空间中 ，极大地拓展了强化学习的使用范围。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向 ，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence) 。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助 。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力 ，能够识别文字、图像和声音等数据。?
深度学习是一个复杂的机器学习算法 ，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术 。深度学习在搜索技术 ，数据挖掘 ，机器学习，机器翻译 ，自然语言处理 ，多媒体学习，语音 ，推荐和个性化技术 ，以及其他相关领域都取得了很多成果 。
人工智能（AI）是指让计算机模拟人类智能的科学与技术。近年来，随着技术的发展 ，人工智能领域涌现出许多子领域和技术。以下是一些主要的人工智能技术：
机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机通过数据训练来自动改进其性能的方法 。主要的机器学习算法包括监督学习 、无监督学习 、半监督学习和强化学习等 。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法 ，基于多层神经网络。深度学习模型能够自动从大量数据中提取特征，实现在计算机视觉、自然语言处理等领域的高精度任务 。
计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是一种让计算机理解和解析图像或视频中的内容的技术 。计算机视觉技术包括图像识别 、物体检测 、场景理解和图像生成等。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：自然语言处理是让计算机理解、生成和处理人类语言的技术 。NLP的主要任务包括情感分析 、文本分类 、实体识别、关系抽取、语义分析和机器翻译等 。
语音识别（Speech Recognition）：语音识别技术使计算机能够识别和理解人类语音，将语音转换为文本数据。语音识别技术在智能助手 、自动客服和语音输入等领域得到广泛应用 。
专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于人类专家知识的计算机程序 。通过推理和知识库 ，专家系统可以解决特定领域的问题 ，如医学诊断 、金融分析等。
机器人技术（Robotics）：机器人技术涉及到设计、制造和应用具有自主功能和智能行为的机器人 。机器人技术在制造业 、物流 、医疗和家庭等领域得到广泛应用 。
强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种基于试错的机器学习方法，让智能体在与环境交互过程中学习如何做出最优决策。强化学习在游戏、自动驾驶和机器人
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