深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中的一种机器学习方法，它结合了深度学习和强化学习的优点。在深度强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化期望的累积奖励。
深度学习主要用于处理高维输入数据，如图像、声音和文本等，它可以自动提取特征并进行分类或回归。而强化学习则是一种通过试错的方式来学习如何在一个特定环境中行动的算法，其目标是使智能体学会在各种情况下选择最佳动作以获得最大化的回报。
深度强化学习将这两个领域的思想融合在一起，通过深度神经网络作为函数逼近器来表示和优化强化学习中的价值函数或策略函数。这种组合使得智能体能够在复杂的环境中学习到更高级别的抽象概念，并且能够解决具有大量状态和动作空间的问题。
深度强化学习已经在许多领域取得了显著的成果，例如游戏AI、机器人控制、自然语言处理、计算机视觉等。其中最著名的应用之一是AlphaGo，这是一种使用深度强化学习技术的围棋程序，它在2016年战胜了世界冠军李世石。
