强化学习是机器学习领域中一个重要的分支，它关注于如何让智能体在与环境交互的过程中学习到最优策略。以下是一些关于强化学习的经典论文，供大家参考和学习。

  • Q-Learning：Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法，由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto提出。这篇论文详细介绍了Q-Learning算法的原理和实现。

    Q-Learning 论文

  • Deep Q-Network (DQN)：DQN是结合了深度学习和强化学习的一种方法，它使用深度神经网络来近似Q函数。这篇论文介绍了DQN算法的原理和实验结果。

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  • Policy Gradient Methods：策略梯度方法是一种直接学习策略的强化学习算法，它通过最大化预期奖励来更新策略参数。这篇论文综述了策略梯度方法的各种变体。

    Policy Gradient Methods 论文

  • Trust Region Policy Optimization (TRPO)：TRPO是一种基于策略梯度的优化算法，它使用信任区域来稳定优化过程。这篇论文介绍了TRPO算法的原理和实现。

    TRPO 论文

强化学习算法图解

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