Q-Learning 论文库概览

Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过与环境交互来学习最优策略。以下是一些关于 Q-Learning 的论文摘要，可以帮助您深入了解这一领域。

• 论文 1：

  • 标题："Deep Q-Networks for Playing Atari 2600 Games"
  • 作者：Volodymyr Mnih et al.
  • 摘要：本文提出了一种基于深度神经网络的 Q-Learning 算法，用于玩 Atari 2600 游戏。实验结果表明，该方法能够实现超越人类水平的游戏性能。

• 论文 2：

  • 标题："Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"
  • 作者：Volodymyr Mnih et al.
  • 摘要：本文介绍了使用深度强化学习在 Atari 2600 游戏中实现智能体控制的方法。该方法通过 Q-Learning 和深度神经网络相结合，实现了对游戏的自主学习。

• 论文 3：

  • 标题："A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Control"
  • 作者：Sergey Levine et al.
  • 摘要：本文提出了一种针对连续控制任务的深度强化学习框架。该框架结合了 Q-Learning 和策略梯度方法，能够有效地学习连续动作空间中的最优策略。

[更多 Q-Learning 论文，请访问我们的 论文库]。

Q-Learning 示例