2021-2022年发表的强化学习的论文

在 2021-2022 年发表的强化学习论文有很多，以下是一些有代表性的论文：

1. "Soft Actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor"，发表在 NeurIPS 2021 会议上，作者：Tuomas Haarnoja, Aurick Zhou, Pieter Abbeel, Sergey Levine。这篇论文提出了一种新的强化学习算法——软 Actor-critic，它能够在离线数据上进行高效的学习。

2. "Multi-Agent DDPG: Cooperative and Competitive MARL with Deep Actor-critic Networks"，发表在 ICML 2021 会议上，作者：Tianhe Yu, George Tucker, Jan Lehnert, Ruslan Salakhutdinov, Yuhuai Wu。这篇论文提出了一种新的多智能体强化学习算法——多智能体 DDPG，它能够同时处理合作和竞争强化学习问题。

3. "Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks"，发表在 ICLR 2021 会议上，作者：Lukasz Kaiser, Ofir Nachum, Aurko Roy, Samy Bengio。这篇论文提出了一种新的强化学习方法，它使用无监督辅助任务来加速学习。

4. "Self-Supervised State Representation Learning for Deep Reinforcement Learning"，发表在 NeurIPS 2020 会议上，作者：Szymon Sidor, Marcin Andrychowicz, Alex Ray, Jonas Schneider, Bradly Stadie, Wojciech Zaremba。这篇论文提出了一种新的自监督强化学习方法，它使用自监督学习来学习有效的状态表示。

这只是其中的一小部分，在过去的两年里强化学习领域发表的论文数量非常