DRL，全称Deep Reinforcement Learning，中文译为深度强化学习。它是一种结合了深度学习和强化学习的人工智能学习范式。深度学习是一种通过神经网络模拟人脑处理数据和识别模式的机器学习方法，而强化学习则是一种让计算机通过与环境的交互来学习达到目标的算法。
深度强化学习的核心思想是让计算机系统（智能体）在与环境的交互中学习最优策略，以实现特定目标。在这个过程中，智能体通过不断尝试和错误，学习如何在复杂环境中做出决策。深度强化学习已经在许多领域取得了显著成果，如游戏、机器人控制、自然语言处理等。
DRL的一个重要特点是它能够处理高维输入数据，如图像和声音。这是通过使用深度神经网络来提取特征实现的。这些特征随后被用于强化学习算法中，以指导智能体的决策过程。
深度强化学习的一个著名例子是AlphaGo，它是由DeepMind开发的一个围棋程序。AlphaGo通过深度强化学习算法，在与人类顶尖棋手的对弈中取得了胜利，展示了深度强化学习的巨大潜力。
总的来说，DRL是人工智能领域的一个重要研究方向，它为解决复杂决策问题提供了一种有效的方法。随着技术的不断发展，深度强化学习在现实世界中的应用将越来越广泛。