1. 面试官：请解释什么是强化学习，以及深度强化学习与传统强化学习的区别和联系。

2. 面试官：解释Q学习、深度Q学习和双Q学习的原理和区别。

3. 面试官：如何解决深度强化学习中的探索与利用问题？请提出至少两种解决方案并比较它们的优缺点。

4. 面试官：深度强化学习中的价值函数是什么？如何使用神经网络来逼近价值函数？

5. 面试官：训练深度强化学习模型时，过拟合是一个常见问题，你有什么方法来降低过拟合的风险？

6. 面试官：解释强化学习中的时间差分学习方法，以及如何在深度强化学习中应用时间差分学习。

7. 面试官：请说明深度强化学习中的策略梯度方法与值函数方法的优缺点和适用场景。

8. 面试官：解释深度强化学习中的动作空间和状态空间，并介绍如何处理高维动作和状态空间问题。

9. 面试官：在深度强化学习中，如何处理连续动作空间的问题？请提出至少两种解决方案，并比较它们的优缺点。

10. 面试官：请说明深度强化学习中的经验回放方法，并解释它在训练中的重要性。