请详细解释深度学习和强化学习的区别，并且以markdown表格格式展示。如果有一定的相似性请也指出来。
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| **特征**           | **深度学习（Deep Learning）**                                                                 | **强化学习（Reinforcement Learning）**                                                                 |
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| **主要目标**       | 通过多层神经网络自动从大量数据中学习特征和模式，用于分类、回归等任务。                      | 通过智能体与环境的交互学习策略，以最大化累积奖励。                                                   |
| **输入类型**       | 通常是结构化或非结构化数据（如图像、文本、声音）。                                           | 通常是状态（state）和奖励（reward）。                                                                |
| **输出类型**       | 输出可以是预测值、分类标签等。                                                               | 输出是智能体的动作（action）。                                                                       |
| **学习方式**       | 监督学习、无监督学习、半监督学习。                                                           | 基于奖励和惩罚的试错学习。                                                                           |
| **主要算法**       | 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。                         | Q-learning、SARSA、Deep Q-Network（DQN）等。                                                        |
| **反馈机制**       | 依赖于明确的标签或数据分布。                                                                 | 依赖于环境提供的奖励信号。                                                                           |
| **数据量要求**     | 通常需要大量标注数据。                                                                       | 数据可以通过智能体与环境的交互生成，不依赖标注数据。                                                 |
| **应用场景**       | 图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。                                               | 游戏AI、机器人控制、自动驾驶、资源管理等。                                                           |
| **相似性**         | 两者都可利用深度神经网络来提高性能，特别是在强化学习中，深度学习常用于处理高维状态空间。     | 两者都依赖于神经网络来处理复杂问题，并且在某些应用中可以结合使用，如深度强化学习（Deep RL）。       |
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