1. 面试官：如何利用深度学习算法来解决强化学习中的探索-利用困境？

2. 面试官：请解释深度 Q 网络（DQN）在深度强化学习中的作用和原理。

3. 面试官：探讨深度确定性策略梯度（DDPG）算法在深度强化学习中的优势和局限性。

4. 面试官：如何调整深度 Q 网络（DQN）算法以适用于连续动作空间的深度强化学习问题？

5. 面试官：面对深度强化学习中的稀疏奖励问题，你会采用什么方法来解决？

6. 面试官：深度强化学习算法中的经验回放（Experience Replay）是如何工作的？为什么它在训练中起着重要作用？

7. 面试官：解释深度 Q 网络（DQN）中的双 Q 学习（Double Q-Learning）方法以及它的优势和劣势。

8. 面试官：在深度强化学习中，如何确保深度 Q 网络（DQN）训练过程中的稳定性？

9. 面试官：谈谈深度确定性策略梯度（DDPG）算法中的“延迟更新”机制以及它的作用。

10. 面试官：如何使用深度神经网络来逼近值函数在深度 Q 网络（DQN）中的应用？