强化学习综述下载

深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述.pdf

深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述.pdf

多智能体强化学习综述.pdf

强化学习

强化学习在机器人中的应用-综述

综述各种强化学习方法在机器人中的具体应用-英文综述

深度强化学习算法与应用研究现状综述

深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。

2017强化学习英文最新综述 Deep Reinforcement Learning: An Overview

2017强化学习英文最新综述 Deep Reinforcement Learning: An Overview，主要讨论了深度强化学习六个核心要素，六个重要机制和十二个应用。文章从机器学习的背景开始，深入讨论了强化学习。难能可贵的是，本文也讨论了强化学习的最新应用，特别是AlphaGo，机器人，自然语言处理，包括对话系统，机器翻译和文本生成，计算机视觉等。是非常好的入门学习资料。