深度强化学习是将深度学习技术与强化学习相结合的一种方法，具有以下特点和应用：
特点：
高维度输入：深度强化学习能够处理高维度的输入数据，如图像、声音等，这使得它在处理复杂环境中具有优势。自动特征提取：深度学习可以自动学习并提取输入数据的特征，无需手动设计特征提取器，这使得深度强化学习具有更好的泛化能力。非线性逼近：深度神经网络可以学习复杂的非线性关系，使得深度强化学习可以处理更加复杂的任务。
应用：
游戏领域：深度强化学习在游戏领域取得了很多成功的应用，如AlphaGo在围棋中的表现，以及各种视频游戏中的自动控制。机器人控制：深度强化学习可以用于机器人的自主控制，使得机器人能够在复杂环境中自主学习并优化自己的行为策略。金融交易：深度强化学习可以应用于金融交易中，通过学习交易策略来实现更好的投资回报。
总的来说，深度强化学习具有处理高维度、复杂环境的能力，并且在游戏、机器人控制、金融交易等领域有着广泛的应用前景。