深度强化学习（DRL）相比于传统的强化学习和其他经典方法，具有几个优势，主要是因为它能够处理复杂、高维的环境，并直接从原始数据中学习。传统方法通常依赖于手工设计的特征、表格表示或线性函数逼近器，这些方法难以扩展到大型状态或动作空间。相比之下，DRL使用深度神经网络来逼近价值函数或策略，使其能够处理原始的感官输入（如图像或传感器数据），并在状态之间进行泛化。例如，在玩Atari游戏时，像Deep Q-Networks（DQN）这样的DRL代理接受原始像素输入，并在没有事先了解游戏规则的情况下学习策略，而经典方法则需要手动特征工程来简化状态空间。
另一个关键优势是DRL具备学习分层表示和长期依赖关系的能力。传统方法通常侧重于短期奖励，或者需要显式地对状态转换进行建模，这在具有延迟或稀疏反馈的环境中变得不切实际。DRL架构，例如使用循环神经网络（RNN）或注意力机制的架构，可以捕获随时间推移的时间模式和抽象特征。例如，在机器人技术中，DRL代理可以通过发现中间子目标（例如，平衡、步进）来学习协调多个关节以进行行走运动，而经典控制系统将依赖于预编程的轨迹或PID控制器，这些控制器缺乏对新场景的适应性。
最后，DRL在最优策略不易通过规则或方程式表达的环境中表现出色。诸如动态规划或蒙特卡洛树搜索之类的传统方法需要环境的显式模型，而这些模型可能是未知的，或者计算起来过于昂贵。相反，DRL通过试错进行学习，并根据经验改进其策略。 AlphaGo将DRL与树搜索相结合，通过发现人类专家尚未记录的非常规策略，胜过了基于规则的围棋引擎。这种灵活性使DRL适用于自动驾驶等实际应用，在自动驾驶中，不可预测的场景（例如，行人行为）要求自适应的决策制定，而不仅仅是预编程的逻辑。但是，与更简单的传统方法相比，DRL的计算成本和样本效率仍然是需要权衡的。