1. 面试官：使用深度学习模型解释强化学习的基本原理。

2. 面试官：设计一个基于深度学习的强化学习算法，用于解决实际问题。

3. 面试官：说明神经网络在强化学习中的作用和局限性。

4. 面试官：探讨深度强化学习在实际应用中可能遇到的问题及解决方案。

5. 面试官：证明深度神经网络在强化学习中的收敛性。

6. 面试官：提出一种改进的深度强化学习算法，以应对稀疏奖励问题。

7. 面试官：比较传统强化学习算法和基于深度学习的强化学习算法的优缺点。

8. 面试官：分析神经网络的梯度消失问题在强化学习中的影响。

9. 面试官：使用深度学习模型创建一个在实际环境中可靠性强的智能体。

10. 面试官：解释深度强化学习中的