强化学习论文推荐

强化学习是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。以下是一些经典的强化学习论文推荐，希望对您的研究有所帮助。

经典论文列表

• Q-Learning

  • 《On Learning Quick Decisions in Games》
  • Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习方法，通过迭代更新值函数来学习最优策略。

• Policy Gradient

  • 《Exploration and Exploitation in Reinforcement Learning》
  • Policy Gradient 方法通过直接优化策略来学习，避免了值函数的复杂计算。

• Deep Q-Network (DQN)

  • 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》
  • DQN 结合了深度学习和强化学习，通过神经网络来近似值函数，实现了在多个游戏中的学习。

• Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

  • 《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》
  • A3C 是一种异步的强化学习方法，通过多个智能体并行训练来加速学习过程。

图片展示

强化学习算法流程图

扩展阅读

如果您对强化学习有更深入的兴趣，可以访问我们的 强化学习教程 页面，了解更多相关信息。