深度强化学习的典型结构有哪些

深度强化学习中的典型结构包括：

1. Q-learning网络：该网络基于Q-learning算法，用于解决动作空间较小的问题，如Atari游戏。

2. Deep Q网络（DQN）：该网络是一种基于卷积神经网络的Q-learning网络，能够处理图像输入，用于解决Atari游戏等具有高维状态空间和动作空间的问题。

3. 策略网络（Policy network）：该网络直接输出动作概率，用于解决连续动作空间的问题。

4. Actor-Critic网络：该网络包含两个部分，一个Actor网络和一个Critic网络。Actor网络输出动作概率，Critic网络评估该动作的价值，用于解决连续动作空间的问题。

5. 递归神经网络（RNN）：该网络具有循环结构，能够处理序列化的输入，如自然语言处理和机器翻译等问题。

6. 深度确定性策略梯度（DDPG）网络：该网络是一种基于Actor-Critic网络的结构，能够处理连续动作空间的问题，并且具有高效的采样和训练方式。

7. 随机网络蒙特卡罗搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）：该方法结合了强化学习和搜索技术，能够在未知环境中实现高效的决策。