1. 面试官：请解释深度强化学习（DRL）与神经网络应用之间的关系。

2. 面试官：在深度强化学习中，如何解决神经网络训练过程中的稀疏奖励问题？

3. 面试官：谈谈深度强化学习中的神经网络模型选择和架构设计的考量。

4. 面试官：如果要将深度强化学习应用于具体的游戏场景中，你会如何选择合适的神经网络结构？

5. 面试官：深度强化学习中的神经网络如何处理连续动作空间？

6. 面试官：深度强化学习中的神经网络训练过程中有哪些常见的优化算法？请分别比较它们的优缺点。

7. 面试官：解释递归神经网络（RNN）在深度强化学习中的作用和应用领域。

8. 面试官：深度 Q 网络与深度强化学习中的神经网络有何异同？

9. 面试官：在深度强化学习中，如何利用神经网络对状态价值函数进行估计？

10. 面试官：给出一个应用案例，说明深度强化学习中神经网络的训练过程和效果评估的方法。