强化学习经典论文推荐 📚

📌 什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。核心目标是最大化长期奖励，常用于游戏AI、自动驾驶等场景。

📚 推荐论文列表

1. 《Human-level control through deep reinforcement learning》

   • 作者：Volodymyr Mnih 等
   • 摘要：通过深度Q网络（DQN）实现了人类水平的游戏控制能力，标志深度强化学习的突破。
   • 图片：深度强化学习_算法流程
   • 扩展阅读 → 深度强化学习教程

2. 《Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation》

   • 作者：Richard S. Sutton 等
   • 摘要：提出策略梯度方法，结合函数逼近解决复杂任务，是RL理论的重要基石。
   • 图片：策略梯度_数学公式
   • 查看相关实现代码

3. 《Deep Reinforcement Learning: An Overview》

   • 作者：Yujun Zhang 等
   • 摘要：系统梳理深度强化学习的发展历程，涵盖DQN、A3C、PPO等主流框架。
   • 图片：深度强化学习_应用场景
   • 了解最新研究进展

📌 学习建议

• 建议从基础算法（如Q-learning）开始，逐步过渡到深度强化学习
• 可结合开源项目实践，加深理解
• 关注论文中的奖励函数设计与探索策略，这是RL的核心挑战