强化学习和深度学习都是机器学习的分支，它们的本质区别是解决不同类型的问题。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为的方法，而深度学习是一种利用深层神经网络进行特征提取和模式识别的方法。
强化学习的核心思想是智能体（Agent）通过与环境进行交互来学习最优策略。在强化学习中，智能体需要从环境中不断地接受状态（State）的信息，并通过选择合适的动作（Action）来达到最终的目标（Goal）。智能体的行为会对环境产生影响，环境会根据智能体的行为给出相应的奖励（Reward），智能体需要通过奖励信号来调整自己的行为，使自己的行为更加接近最优策略。强化学习的一个重要问题是探索与利用的平衡，即如何在已知的行为中寻找最优策略，同时又不断地尝试新的行为以发现更优的策略。
深度学习的核心思想是利用多层神经网络来进行特征提取和模式识别。深度学习的网络结构通常由多个层次组成，每一层都可以看作是对输入数据的不同程度的抽象和提取，最终输出的结果是对输入数据的高层次表示。深度学习的训练过程通常采用反向传播算法，通过最小化损失函数来调整网络参数，使得网络能够更好地拟合训练数据，从而达到对未知数据的泛化能力。
强化学习和深度学习在应用领域上也有所不同。强化学习更多地应用于需要智能体进行决策的领域，例如游戏、机器人控制、自动驾驶等。深度学习更多地应用于需要进行特征提取和模式识别的领域，例如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
总之，强化学习和深度学习都是机器学习的重要方向，它们各自解决了不同的问题，但也有相互交叉和融合的趋势。在实际应用中，强化学习和深度学习可以相互结合，例如使用深度强化学习来解决复杂的决策问题，或者使用深度学习来提取特征，再使用强化学习来进行决策。