强化学习中的深度强化学习具有以下特点和应用：
特点：
结合了深度学习和强化学习的优势，能够处理大规模、高维度的输入数据。可以自动地从大量数据中学习到复杂的决策规则和策略，适用于复杂的决策环境。能够通过神经网络来近似值函数或策略函数，从而实现对复杂问题的建模和求解。可以通过端到端的学习方式，直接从原始的输入数据中学习到策略，简化了特征工程的过程。应用：
游戏领域：深度强化学习可以用于开发游戏智能体，如AlphaGo就是基于深度强化学习的。金融领域：可以用于股票交易、风险管理等方面，通过学习历史数据来制定交易策略。机器人领域：可以应用于自主导航、动作控制等方面，让机器人能够在复杂环境中学习和决策。自然语言处理：可以用于对话系统、文本生成等任务，通过学习语言模型来生成自然语言文本。总之，深度强化学习具有强大的建模和学习能力，在各种复杂的决策环境中都有广泛的应用前景。