强化学习论文精选

以下是一些关于强化学习领域的经典论文，涵盖了算法、应用和理论等方面。

算法

1. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习Q值来指导决策。

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2. Deep Q-Network (DQN)：DQN结合了深度学习和强化学习，通过神经网络来近似Q值函数。

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3. Policy Gradient：Policy Gradient方法直接学习策略函数，而不是Q值函数。

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应用

1. 游戏：强化学习在游戏领域有着广泛的应用，如AlphaGo等。

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2. 机器人：强化学习在机器人控制领域也有很好的应用。

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3. 推荐系统：强化学习在推荐系统中的应用也逐渐受到关注。

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理论

1. 收敛性分析：强化学习算法的收敛性分析是理论研究的重要方向。

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2. 探索与利用：探索与利用是强化学习中的核心问题。

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扩展阅读

如果您对强化学习有更深入的兴趣，可以阅读以下论文：

• 深度强化学习综述
• 强化学习在自动驾驶中的应用

希望这些论文能对您有所帮助！📚