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。
- 论文链接:Q-Learning
- 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。
- 论文链接:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
- 摘要:介绍了 Policy Gradient 方法的基本原理和算法,并讨论了其在函数逼近中的应用。
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。
- 论文链接:Asynchronous Advantage Actor-Critic
- 摘要:介绍了 A3C 的基本原理和算法,并展示了在多个环境中的优异表现。
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。