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，本文将为您推荐一些经典的强化学习论文，帮助您深入了解这一领域。

经典论文列表

1. Q-Learning

   • 《On Learning Quickly with a Neural Network, Q-Learning, and Genetic Algorithms》
   • 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策略。

2. Deep Q-Network (DQN)

   • 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》
   • DQN是深度强化学习的一个里程碑，它将深度神经网络与Q-Learning相结合，使机器能够在没有人类指导的情况下学习复杂的策略。

3. Policy Gradient Methods

   • 《Reinforcement Learning: An Introduction》
   • 政策梯度方法通过直接优化策略函数来学习，避免了Q-Learning中的值函数问题。

4. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

   • 《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》
   • A3C是一种异步的强化学习方法，它可以在多个线程或机器上并行训练，提高学习效率。

5. Proximal Policy Optimization (PPO)

   • 《Proximal Policy Optimization Algorithms》
   • PPO是一种基于策略梯度的强化学习方法，它通过优化策略的梯度来学习，具有较好的稳定性和收敛速度。

扩展阅读

想要了解更多关于强化学习的内容，可以访问我们的强化学习教程页面。

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