深度学习算法与强化学习算法区别

深度学习（Deep Learning, DL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）经常被并列提及，但二者不是同一维度的概念：

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维度	深度学习（DL）	强化学习（RL）
本质	表示学习/函数逼近的方法族	决策优化的学习范式
目标	学到一个高维输入→输出的映射（分类、回归、生成）	学到一个策略，使长期累积奖励最大
训练信号	有标签（监督）、无标签（自监督）或环境奖励（可结合 RL）	奖励信号（可能稀疏、延迟）
核心问题	如何提取/表达特征	如何探索与利用以获得最大长期收益
典型算法	CNN、RNN、Transformer、VAE、GAN 等	Q-Learning、Policy Gradient、A3C、PPO、SAC 等
数据	通常需要大量已标注或静态数据	通过与环境交互在线产生数据
是否需要环境模型	不需要	可与模型无关（model-free）或利用模型（model-based）
二者交集	把深度网络当作 RL 的函数逼近器 → 深度强化学习（Deep RL）

一句话总结

• 深度学习解决“如何表示/预测”的问题；

• 强化学习解决“如何决策”的问题；

• 当 RL 用深度网络表示策略/价值函数时，就得到 Deep Reinforcement Learning（深度强化学习）。