深度强化学习中的深度神经网络优化策略:挑战与解决方案深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)结合了强化学习(Reinforcement Learning,RL)和深度学习(Deep Learning)的优点,使得智能体能够在复杂的环境中学习最优策略。随着深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)的引入,DRL在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域取得了显著的成功。然而,DRL中的深度神经网络优化仍面临诸多挑战,包括样本效率低、训练不稳定性和模型泛化能力不足等问题。本文旨在探讨这些挑战,并提供相应的解