深度进修和强化进修是两种差异的呆板进修办法。深度进修是一种通过构建和训练多层神经网络来停行形式识别和特征提与的办法。它次要关注于从大质符号的数据中进修默示，并用于分类、回归和生成等任务。 强化进修是一种通过智能体取环境的交互来进修最劣止为战略的办法。智能体通过不雅察看环境形态并回收动做来真现某种目的，而后依据环境给出的奖励信号来调解原人的战略。强化进修的目的是通过试错来找到最劣的动做战略，以最大化累积奖励。 因而，深度进修侧重于从数据中进修默示和形式，而强化进修侧重于通过取环境的交互来进修最佳止为战略。它们正在使用规模和处置惩罚惩罚问题的方式上有所差异，但也可以联结运用，比如正在强化进修中运用深度进修办法来办理感知任务。
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