深度强化学习论文精选

深度强化学习（DRL）是近年来人工智能领域的一个热门研究方向。以下是一些本站推荐的深度强化学习领域的经典论文：

• 《Asynchronous Advantage Actor-Critic》（异步优势演员-评论家）

  • 简介：这篇论文提出了异步优势演员-评论家算法，该算法在强化学习领域具有里程碑意义。
  • 链接：Asynchronous Advantage Actor-Critic

• 《Deep Q-Network》（深度Q网络）

  • 简介：深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的开创性工作，它将深度学习与Q学习相结合，实现了在多个游戏中的超人类水平表现。
  • 链接：Deep Q-Network

• 《Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》（软演员-评论家：具有随机演员的最大熵离策略深度强化学习）

  • 简介：软演员-评论家算法通过引入熵正则化，使得学习过程更加稳定，并能够探索更广泛的策略空间。
  • 链接：Soft Actor-Critic

图像展示

下面是一张展示深度强化学习应用的图片：

以上论文均为深度强化学习领域的重要研究成果，希望对您的研究有所帮助。如果您对其他相关领域或具体算法有更多兴趣，欢迎访问我们的深度学习论文库进行进一步了解。