强化学习应用
本文是对强化学习领域的实际应用、机遇和挑战进行较为温和的讨论，涉及深度学习、机器学习和人工智能等多个方面，并且重点考虑了强化学习在产品与服务、游戏、推荐系统、机器人技术、交通、金融和经济、医疗保健、教育、组合优化、计算机系统、科学和工程等方面的应用。其中也讨论了强化学习面临的基础、表达、奖励、探索、模型、仿真、计划、基准测试、离线学习、元学习、可解释性、约束、软件开发和部署、商业化等多个挑战。最后，本文试图回答 “为什么强化学习在实践中并没有被广泛采用？” 和 “什么时候强化学习有用？” 两个问题。
Feb, 2022
本文综述了强化学习在自然语言处理领域的关键技术、挑战、以及在医疗保健中的应用，包括对话系统、机器翻译模型、问答系统、文本摘要和信息提取，并介绍了 RL-NLP 系统中的伦理考虑和偏差。
Oct, 2023
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
本文综述了加强学习在医疗领域的广泛应用，包括慢性病和危重护理中的动态治疗方案、基于结构化和非结构化临床数据的自动医学诊断以及许多其他控制或调度领域。其中讨论了当前研究中面临的挑战和开放问题，并指出了一些潜在的解决方案和未来研究方向。
Aug, 2019
本研究基于强化学习技术的理论基础和概念，对 29 篇相关研究进行了综合分析和比较，总结出了当前的系统设计最佳实践、需要进一步研究的领域和有前途的研究机会。此外，本文还试图通过帮助研究人员遵守标准和避免偏离强化学习构造的坚实基础来促进该领域的发展。
Nov, 2022
本文针对强化学习在实际问题中难以部署的问题，提出了一系列的挑战，并通过 Markov 决策过程定义这些挑战并分析其影响，同时探讨了一些现有的解决方法。为了验证算法的可部署性，我们提出并开源了 realworldrl-suite 套件作为一个基准测试集。
Mar, 2020