深度强化学习和传统强化学习是两种不同的方法，在以下几个方面存在区别：

  1. 表示能力：传统强化学习主要使用手工设计的特征来表示状态和动作空间，而深度强化学习则利用神经网络来学习端到端的表示能力。深度强化学习中的神经网络可以自动提取抽象特征，无需预先指定特征的形式，因此具有更强的表示能力。

  2. 采样效率：深度强化学习可以使用大量的无标签数据进行离线训练，然后再进行在线的强化学习。这种方式可以对环境进行更高效的探索，提高采样效率。而传统强化学习通常需要通过与环境交互来获取训练样本，采样效率较低。

  3. 算法复杂性：深度强化学习利用深度神经网络进行函数逼近，需要进行大量的训练，可能面临收敛困难和训练不稳定的问题。而传统强化学习通常基于值函数、策略函数等的迭代更新方法，算法相对简单稳定。

  4. 模型要求：深度强化学习可以直接从原始感知输入（如像素）中学习，无需对环境建立精确的数学模型。而传统强化学习通常需要对环境的转移模型进行建模和求解。

  5. 泛化能力：由于深度强化学习具有较强的表示能力，可以从大量的训练数据中提取特征，因此对于未见过的状态和动作，具有一定的泛化能力。而传统强化学习在面对未见过的状态或动作时通常表现较差。

  需要注意的是，虽然深度强化学习在某些问题上具有优势，但在某些问题上也可能不如传统强化学习。选择使用哪种方法需要根据具体的场景和问题做出综合考虑。