深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的技术，实现了在复杂环境中的智能决策。以下是一些关于深度强化学习的精选论文，供您参考。
1. Deep Q-Network (DQN)
DQN是深度强化学习中的一个里程碑，它使用深度神经网络来近似Q函数，实现了在复杂环境中的智能决策。
2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
A3C是一种基于异步策略梯度的深度强化学习方法，它通过多个智能体并行学习，提高了学习效率。
3. Proximal Policy Optimization (PPO)
PPO是一种基于策略梯度的深度强化学习方法，它通过限制梯度更新，提高了算法的稳定性和收敛速度。
4. Soft Actor-Critic (SAC)
SAC是一种基于熵的深度强化学习方法，它通过最大化熵来提高策略的多样性，从而提高了学习效果。
5. Distributed Deep Reinforcement Learning
分布式深度强化学习是一种利用多个计算资源进行学习的方法，它可以提高学习效率，并减少训练时间。
深度强化学习
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