强化学习是机器学习领域的一个重要分支,近年来在学术界和工业界都取得了显著的进展。以下是一些精选的强化学习论文,供您参考和学习。

1. Q-Learning

Q-Learning 是一种无模型强化学习方法,通过学习 Q 值函数来指导决策。

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  • 摘要:介绍了 Q-Learning 的基本原理和算法,并进行了实验验证。

2. Deep Q-Network (DQN)

DQN 是一种基于深度学习的强化学习方法,通过神经网络来近似 Q 值函数。

  • 论文链接Deep Q-Network
  • 摘要:介绍了 DQN 的基本原理和算法,并展示了在多个游戏环境中的优异表现。

3. Policy Gradient

Policy Gradient 方法通过直接学习策略来指导决策,无需学习 Q 值函数。

4. Actor-Critic

Actor-Critic 方法结合了 Policy Gradient 和 Q-Learning 的优点,通过学习策略和值函数来指导决策。

  • 论文链接Actor-Critic Methods
  • 摘要:介绍了 Actor-Critic 方法的基本原理和算法,并展示了在多个环境中的优异表现。

5. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

A3C 是一种基于 Actor-Critic 的异步方法,通过并行训练来提高学习效率。

希望以上内容能对您有所帮助。如果您想了解更多关于强化学习的信息,可以访问我们的 强化学习教程 页面。


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