经典强化学习论文教程

在这个教程中，我们将一起探讨一些强化学习领域的经典论文。强化学习作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了显著的发展。以下是一些不容错过的经典论文。

论文列表

1. Q-Learning - “Learning from Demonstrations”

   • 这篇论文介绍了Q-Learning算法，它是许多强化学习算法的基础。

2. Deep Q-Networks (DQN) - “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”

   • DQN通过将深度神经网络与Q-Learning结合，实现了在多个Atari游戏中的智能体训练。

3. Policy Gradients - “Reinforcement Learning: An Introduction”

   • Policy Gradients是一种基于策略梯度的强化学习算法。

4. SARSA - “Temporal Difference Learning and Its Applications in Machine Learning”

   • SARSA算法通过结合Q-Learning和动态规划的思想，实现了更加高效的强化学习。

5. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) - “Continuous Control with Deep Reinforcement Learning”

   • DDPG算法在连续控制问题上取得了很好的效果。

学习资源

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