经典强化学习论文

强化学习是机器学习领域的一个重要分支，本文将介绍一些经典的强化学习论文，帮助你更好地理解这一领域。

论文列表

1. Q-Learning (1989)

   • 作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
   • 简介：Q-Learning 是一种基于值的方法，通过学习状态-动作值函数来决策。
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     Q-Learning

2. Deep Q-Networks (2015)

   • 作者：Volodymyr Mnih 等人
   • 简介：DQN 结合了深度学习和强化学习，使得强化学习在复杂环境中取得了显著进展。
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     Deep Q-Networks

3. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) (2016)

   • 作者：Arthur Guez 等人
   • 简介：A3C 是一种异步的强化学习算法，通过多个智能体并行学习来提高效率。
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     Asynchronous Advantage Actor-Critic

4. Proximal Policy Optimization (PPO) (2017)

   • 作者：Sung Kim 等人
   • 简介：PPO 是一种高效稳定的强化学习算法，通过优化策略和值函数来学习。
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     Proximal Policy Optimization

5. Soft Actor-Critic (SAC) (2018)

   • 作者：Tomas Schaul 等人
   • 简介：SAC 是一种基于熵的强化学习算法，通过最大化熵来提高策略的多样性。
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扩展阅读

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