2021-2022关于强化学习的高质量论文

这是几篇有关强化学习的较高质量论文：

1. "Human-level control through deep reinforcement learning" by Volodymyr Mnih, et al. 这是一篇有关深度强化学习在 Atari 游戏中达到人类水平控制的论文，被广泛认为是强化学习领域的里程碑性论文。

2. "Proximal Policy Optimization Algorithms" by John Schulman, et al. 这是一篇有关近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）的论文，PPO 是当前广泛使用的强化学习算法之一，在深度强化学习中有着重要的应用。

3. "Soft Actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor" by Tuomas Haarnoja, et al. 这是一篇有关软性行为评论家 (Soft Actor-critic, SAC) 的论文，SAC 是一种深度强化学习算法，它能够在离线环境下训练，并且能够较好地处理随机性。

4. "Hindsight Experience Replay" by Marcin Andrychowicz, et al. 这是一篇有关视界体验重放 (Hindsight Experience Replay, HER) 的论文。HER 是一种用于解决目标不明确的强化学习问题的技术，能够有效地增加训练数据的质量和数量。

希望这些论文能够对你有所帮助。