与传统强化学习相比，深度强化学习的主要优势是什么？

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）相较于传统强化学习有以下几个显著的优势：

1. **表示能力提升**：DRL利用深度神经网络作为函数近似器，可以处理高维、复杂的环境状态，这使得它能够从大量的输入数据中提取高级别的特征，进而做出更精准的决策。

2. **自动特征工程**：无需手动设计特征，神经网络能自动学习最相关的特征组合，减少了人为特征选择的工作量。

3. **解决复杂问题**：对于那些规则复杂或者模糊的问题，如围棋、星际争霸等游戏，DRL能够通过自我学习找到策略，而传统方法往往难以应对。

4. **并行性和扩展性**：在训练过程中，DQN等算法可以同时探索多个状态，提高了效率；随着硬件发展，模型规模也可以更大，效果更好。

5. **适应性**：深度学习模型通常具有较强的泛化能力，能够在新环境中应用已学到的知识，这是传统强化学习的一个重要改进。

然而，深度强化学习也面临着挑战，如训练时间长、对超参数敏感以及可能存在梯度消失等问题。