强化学习论文精选

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决策策略。以下是一些关于强化学习的精选论文，供您参考。

论文列表

1. 深度强化学习

   • 作者：DeepMind 团队
   • 简介：本文介绍了深度强化学习的基本原理和应用，包括 Q-learning、Policy Gradients 和 Actor-Critic 方法。

2. 异步优势演员评论家算法

   • 作者：Silver 等人
   • 简介：这是一种高效的强化学习算法，特别适用于在线学习环境。

3. 模仿学习与强化学习的结合

   • 作者：Schulman 等人
   • 简介：本文探讨了如何将模仿学习与强化学习相结合，以提高学习效率。

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强化学习算法图解

通过以上论文，您可以更深入地了解强化学习的基本原理和应用。如果您对某个主题感兴趣，可以点击链接进行扩展阅读。

希望这些内容能对您有所帮助！📚