强化学习、深度学习和深度强化学习之间有什么区别？Q学习在其中扮演什么角色？

回答：

强化学习是关于教导一个智能体如何在环境中通过奖励进行导航。Q学习是强化学习的主要方法之一。

深度学习使用神经网络来实现特定目标，例如从图像中识别字母和单词。

深度强化学习是两者的结合，以Q学习为基础。但与其使用实际的状态-价值对，这种方法常用于状态-动作空间非常大的环境中，因为Q学习在这种情况下收敛需要很长时间。通过使用神经网络，我们可以找到其他相似的状态-动作对。这种“函数近似”允许在状态-动作空间非常大的环境中有效学习。