强化学习论文精选

强化学习是人工智能领域的一个重要分支，许多优秀的论文为这个领域的发展做出了巨大贡献。以下是一些值得推荐的强化学习论文：

• Q-Learning
  Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数来指导决策。
  

  

  Q-Learning

• Deep Q-Network (DQN)
  DQN是结合了深度学习和Q-Learning的算法，通过神经网络来近似状态-动作值函数。
  

  

  DQN

• Policy Gradient Methods
  政策梯度方法通过直接优化策略来学习，常见的算法有REINFORCE和PPO。
  

  

  Policy Gradient

• Multi-Agent Reinforcement Learning
  多智能体强化学习研究多个智能体在交互环境中如何进行决策和协作。
  

  

  Multi-Agent

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