强化学习论文精选

以下是一些强化学习领域的经典论文，它们对强化学习的发展有着重要的影响。

• Q-Learning

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  • Q-Learning是一种基于值函数的强化学习方法，它通过学习Q值来指导策略的选择。

• Deep Q-Network (DQN)

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  • DQN结合了深度学习和Q-Learning，使得强化学习在复杂环境中的表现得到了显著提升。

• Policy Gradient Methods

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  • 政策梯度方法通过直接优化策略来学习，它不需要显式地计算值函数。

• Trust Region Policy Optimization (TRPO)

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  • TRPO是一种高效的策略优化方法，它通过约束策略更新的范围来保证学习过程的稳定性。

• Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

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  • A3C通过异步训练多个智能体来加速强化学习的过程。


以上论文涵盖了强化学习的基本原理和多种算法，对于想要深入了解强化学习的人来说是非常有价值的参考资料。

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