深度强化学习是近年来人工智能领域的一个热门研究方向，它结合了深度学习和强化学习的技术，使得机器能够通过与环境交互来学习策略。以下是一些关于深度强化学习的优秀论文：
深度Q网络（DQN）：这篇论文提出了DQN算法，它是深度强化学习的一个里程碑。
异步优势演员评论家（A3C）：A3C算法通过异步方式训练多个智能体，提高了训练效率。
软演员评论家（SAC）：SAC算法通过引入熵来平衡探索和利用，提高了学习效果。
分布式深度强化学习：这篇论文探讨了如何在多台机器上高效地训练深度强化学习模型。
深度强化学习应用实例：
自动驾驶：深度强化学习在自动驾驶领域有着广泛的应用，例如使用DQN进行无人车路径规划。
游戏：深度强化学习在游戏领域也有着显著的应用，例如使用AlphaGo击败世界围棋冠军。
扩展阅读：
希望这些信息能帮助您更好地了解深度强化学习。