20篇2021-2022年发表的关于强化学习的高质量论文

我很抱歉，由于我是一个大型语言模型，我无法提供最近发表的论文的信息。但是，我可以给你提供一些关于强化学习的基本信息。

强化学习是一种人工智能的学习方式，它使用奖励和惩罚来帮助机器学习如何执行特定任务。这种方法的目的是使机器能够自己学习如何完成任务，而不是人工输入规则。强化学习通常用于机器人学习和博弈论应用，但也可以用于其他领域。

如果你想了解有关强化学习的更多信息，可以查看一些有关强化学习的论文，例如：

1. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" by Volodymyr Mnih et al.
2. "Human-level control through deep reinforcement learning" by Volodymyr Mnih et al.
3. "Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning" by Hado van Hasselt et al.
4. "Proximal Policy Optimization Algorithms" by John Schulman et al.
5. "Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning" by Hado van Hasselt et al.

这些论文都是关于强化学习的经典论文，可以作为你开始学习强化学习的起点。