强化学习经典论文

强化学习作为机器学习的一个重要分支，近年来在人工智能领域取得了显著进展。以下是一些强化学习的经典论文，供您参考：

• Q-Learning (1992)

  • 作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
  • 简介：这篇论文提出了 Q-Learning 算法，它是第一个有效的强化学习算法之一，通过将状态-动作值函数进行迭代更新来学习最优策略。

• Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation (1998)

  • 作者：Andrew G. Barto, Richard S. Sutton 和 Christopher J. C. Huggins
  • 简介：这篇论文介绍了策略梯度方法，它是基于策略的学习算法，通过优化策略函数来改进学习过程。

• Deep Q-Network (DQN) (2015)

  • 作者：Volodymyr Mnih 等
  • 简介：这篇论文提出了 DQN，一种基于深度学习的强化学习算法。DQN 在许多复杂的游戏环境中实现了超人类的表现。

• Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) (2016)

  • 作者：Tom Schaul 等
  • 简介：这篇论文提出了 A3C，一种异步的 actor-critic 算法，通过并行训练多个智能体来提高学习效率。

• Proximal Policy Optimization (PPO) (2017)

  • 作者：Sungwon Lee 等
  • 简介：这篇论文提出了 PPO，一种基于策略梯度的强化学习算法，通过限制梯度更新来稳定学习过程。

[更多关于强化学习的信息，请访问我们的 强化学习教程]。

强化学习图解