强化学习论文精选

以下是一些关于强化学习的经典论文，这些论文对于理解和研究强化学习算法具有重要意义。

• Q-Learning:

  • Sutton, R. S., & Barto, A. G. (1998). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press
  • Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过学习一个Q函数来预测在给定状态下采取某个动作的期望回报。

• Deep Q-Networks (DQN):

  • Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533
  • DQN结合了深度学习和强化学习，通过神经网络来近似Q函数，实现了在多个游戏中的超人类水平表现。

• Policy Gradient:

  • Sutton, R. S., & Barto, A. G. (1998). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press
  • Policy Gradient方法直接优化策略函数，而不是值函数，它通过梯度上升来更新策略。

• Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C):

  • Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2016). Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:1602.01783
  • A3C是一种异步的强化学习算法，它允许多个智能体并行地学习，提高了学习效率。

• Proximal Policy Optimization (PPO):

  • Schulman, J., et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347
  • PPO是一种高效的强化学习算法，它通过限制策略梯度的更新来提高算法的稳定性和效率。

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强化学习应用案例

强化学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用案例：

• 游戏：如《星际争霸II》、《DoTA2》等游戏。
• 机器人控制：如自动驾驶汽车、无人机等。
• 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
• 金融：如算法交易、风险管理等。

强化学习应用案例