Jun, 2019
现代深度强化学习算法
Modern Deep Reinforcement Learning Algorithms
Sergey Ivanov, Alexander D'yakonov
TL;DR综述最新深度加强学习算法，重点关注其理论论证、实际限制和观察到的经验特性。
Abstract
Recent advances in reinforcement learning, grounded on combining classical
theoretical results with deep learning paradigm, led to breakthroughs in many
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发现论文，激发创造
深度强化学习教科书
本书提供了深度强化学习领域的全面概述，主要涵盖了建立领域基础，算法和应用，同时介绍了一些先进主题，如深度多智能体强化学习、深层次强化学习和深元学习；本书适用于人工智能的研究者、从业者和研究生，假定读者具有本科水平的计算机科学和人工智能理解，编程语言使用 Python。
Jan, 2022
深度强化学习简要调查
深度强化学习是 AI 领域的一项重大进展，可以构建具有更高层次视觉世界理解能力的自主系统。本文综述了深度强化学习的中央算法，包括基于价值和基于策略的方法，并重点介绍了深度神经网络在强化学习中的独特优势，最后描述了该领域内的几个当前研究方向。
Aug, 2017
基于深度强化学习的适应性和泛化性方法综述
本文调查研究 Deep Reinforcement Learning (DRL) 中关于任务和领域适应以及泛化的最新发展，讨论未来如何增强算法的适应性和泛化能力，以解决更广泛的实际问题。
Feb, 2022
深度符号强化学习
该研究提出了一个神经和符号端到端强化学习架构，能够克服当前深度学习技术的局限性，如需要非常大的数据集工作、难以实现高级认知功能和透明性欠佳等。研究者以简单的视频游戏为例，展示了这个架构的实现原型，结果表明它能够有效地学习，并通过获得一组符号规则，可将性能提高到比传统完全神经强化学习系统更好的水平。
Sep, 2016
强化学习算法概述与分类
本文根据应用场景分为三类环境，分析强化学习算法在不同环境下的可行性，提供算法基础的概述和算法之间的相似性和差异性的比较，帮助研究者和实践者选择最适合自己的算法。
Sep, 2022
强化学习教材
本教科书涵盖了现代深度强化学习算法所依据的原则，这些算法在许多领域中取得了突破性成果，从游戏人工智能到机器人技术。所有必要的理论均使用统一的符号进行解释并进行证明，强调了不同类型算法之间的区别以及它们构建方式的原因。
Jan, 2022