强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些强化学习领域的经典论文和综述。

经典论文

  • Sutton and Barto (1998): 这本书是强化学习的经典教材，详细介绍了强化学习的基本概念、算法和理论。

  • Silver et al. (2016): 这篇论文介绍了AlphaGo的算法，是深度强化学习在围棋领域的突破性工作。

综述文章

  • Baird (1994): 这篇综述文章介绍了早期强化学习的研究进展和算法。

  • Szepesvári (2002): 这篇综述文章对强化学习中的价值函数近似方法进行了详细的介绍。

深度强化学习

深度强化学习结合了深度学习和强化学习，近年来在多个领域取得了显著的成果。

  • Mnih et al. (2013): 这篇论文提出了Deep Q-Network (DQN)，是深度强化学习的早期经典工作。

  • Schulman et al. (2017): 这篇论文介绍了Proximal Policy Optimization (PPO)，是当前深度强化学习中最受欢迎的算法之一。

本站扩展阅读

更多关于强化学习的内容，可以访问强化学习社区。

Reinforcement_Learning

未来展望

随着深度学习技术的不断发展，强化学习在未来将有更多的应用场景，包括但不限于机器人、自动驾驶和游戏等领域。