深度强化学习必看三篇

在深度强化学习领域，以下三篇论文是必看的：

1. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" by Volodymyr Mnih et al. 这篇论文首次将深度强化学习应用于Atari游戏，成功地实现了从像素级别的输入学习到游戏策略。这个方法被称为深度Q网络(DQN)，它是深度强化学习的里程碑之一。

2. "Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning" by Volodymyr Mnih et al. 这篇论文进一步改进了DQN算法，提出了一种叫做Double Q-learning的方法，通过解决DQN中的过估计问题，实现了更稳定和高效的学习。

3. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" by David Silver et al. 这篇论文介绍了AlphaGo，它是一个通过深度神经网络和蒙特卡洛树搜索相结合的方法，在围棋领域取得了突破性的成果。这个方法在深度强化学习的研究中具有重要的意义。

这三篇论文分别介绍了深度强化学习在不同领域的应用，对于了解深度强化学习的基本原理和方法都非常有帮助。<span class="em">1</span>