AI/RL/Policy 论文推荐

以下是关于 AI 领域中的强化学习（RL）策略的精选论文推荐。强化学习是机器学习的一个重要分支，它关注如何使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略。

热门论文

1. Deep Q-Networks (DQN)

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   • DQN 是一种基于深度学习的强化学习方法，通过神经网络来近似 Q 函数，从而学习最优策略。

2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

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   • A3C 是一种异步的 Actor-Critic 方法，允许多个智能体并行训练，从而加速学习过程。

3. Proximal Policy Optimization (PPO)

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   • PPO 是一种改进的 Actor-Critic 方法，它通过限制策略和值函数的更新来提高稳定性。

学习资源

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强化学习算法图解