深度强化学习论文精选

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）是近年来人工智能领域的一个热门研究方向。本文将介绍一些关于深度强化学习的经典论文，帮助读者了解该领域的最新进展。

1. Deep Q-Network (DQN)

DQN是深度强化学习领域的一个里程碑式的工作，它将深度学习与Q-learning相结合，实现了端到端的强化学习。

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2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

A3C是一种异步的强化学习算法，它通过并行训练多个智能体来提高学习效率。

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3. Proximal Policy Optimization (PPO)

PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法，它通过限制梯度更新来提高算法的稳定性和收敛速度。

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4. Soft Actor-Critic (SAC)

SAC是一种基于概率策略的强化学习算法，它通过最大化熵来提高策略的探索能力。

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5. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)

MADDPG是一种多智能体强化学习算法，它通过共享策略网络来提高多个智能体的协同能力。

• MADDPG论文

扩展阅读

如果您对深度强化学习感兴趣，以下是一些推荐的扩展阅读：

• 深度强化学习教程
• 深度学习论文集

希望这些论文能够帮助您更好地了解深度强化学习领域。