深度强化学习论文概览

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习与强化学习，使得机器能够通过与环境交互来学习复杂任务。以下是一些关于深度强化学习的经典论文概览。

• 深度确定性策略梯度: 这篇论文提出了DDPG算法，它通过深度神经网络来学习策略，并在多个环境测试中取得了良好的效果。

• Asynchronous Advantage Actor-Critic: A3C算法是一种并行化的强化学习算法，通过异步更新策略来提高学习效率。

• Soft Actor-Critic: SAC算法通过优化策略的熵来平衡探索与利用，从而在复杂环境中取得更好的性能。

• Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning: 这篇论文提出了Dueling DQN算法，它通过分离价值函数和优势函数来提高DQN的性能。

深度强化学习

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