强化学习是人工智能领域的一个重要分支，以下是一些被广泛认为是强化学习领域的经典论文，它们对后续研究产生了深远的影响。

经典论文列表

  • Q-Learning

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    • Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习值函数来预测未来奖励。

  • Temporal Difference Learning

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    • 时间差分学习是一种通过更新值函数来改善决策的方法。

  • Policy Gradient Methods

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    • 政策梯度方法直接学习最优策略，而不需要显式地计算值函数。

  • Deep Q-Network (DQN)

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    • DQN通过深度神经网络来近似Q函数，实现了在复杂环境中的强化学习。

扩展阅读

想要更深入地了解强化学习，可以阅读以下文章：

Reinforcement Learning