强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。以下是一些关于强化学习的经典论文概览。
经典论文
Q-Learning (1992)
- 作者: Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
- 内容概要: Q-Learning是一种基于值函数的强化学习方法，通过迭代更新Q值来学习策略。
- 相关链接: Q-Learning 论文
Policy Gradient Methods (1998)
- 作者: Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
- 内容概要: Policy Gradient方法通过直接学习策略梯度来优化策略。
- 相关链接: Policy Gradient 论文
Deep Q-Network (DQN) (2015)
- 作者: Volodymyr Mnih et al.
- 内容概要: DQN结合了深度学习和强化学习，通过神经网络来近似Q函数。
- 相关链接: Deep Q-Network 论文
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总结
强化学习是一个快速发展的领域，上述论文为这一领域的发展奠定了基础。如果你对强化学习有更深入的兴趣，可以继续阅读本站的相关论文和教程。