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必读的深度强化学习文献

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简介：
这段文献综述精选了深度强化学习领域中最重要的研究论文和资源，旨在为初学者及资深研究者提供全面而深入的学习路径。适合所有希望深入了解该领域的读者阅读。 深度强化学习的入门经典文献包括DQN、DDPG、A3C/A2C/PPO/ACKTR等内容；此外还有模仿学习的相关研究，并且包含几篇综述性的文章。

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  • 必读的深度强化学习文献
    优质
    这段文献综述精选了深度强化学习领域中最重要的研究论文和资源，旨在为初学者及资深研究者提供全面而深入的学习路径。适合所有希望深入了解该领域的读者阅读。 深度强化学习的入门经典文献包括DQN、DDPG、A3C/A2C/PPO/ACKTR等内容；此外还有模仿学习的相关研究，并且包含几篇综述性的文章。
     
  • DQN——深度强化学习
    优质
    DQN是一种基于深度学习的强化学习算法，通过使用神经网络作为Q函数的参数化表示，有效解决了连续状态空间下的决策问题，在 Atari 游戏等多个领域取得了突破性成果。 本段落介绍了一种将深度学习与强化学习相结合的方法，旨在实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中，当状态和动作空间是离散且维度较低时，可以使用Q-Table来存储每个状态行动对的Q值；然而，在处理高维连续的状态和动作空间时，使用Q-Table变得不切实际。通常的做法是将更新Q-Table的问题转化为其他形式解决。
     
  • DQN——深度强化学习
    优质
    DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习中的重要算法，它结合了深度神经网络与Q学习，能够有效解决复杂环境下的决策问题。 本段落介绍了一种结合深度学习与强化学习的方法，用于实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中，当状态和行动空间为离散且维度不高时，可以使用Q-Table来存储每个状态-行为组合的Q值；然而，在面对高维连续的状态或行动空间时，使用Q-Table变得不再实际可行。 通常的做法是将更新Q表的问题转化为一个函数逼近问题。这种方法可以通过调整参数θ使预测得到的Q函数尽可能接近最优解。深度神经网络能够自动提取复杂的特征表示，因此在处理状态和动作维度较高的情况下，采用深度学习方法来近似Q值显得尤为合适。这种结合了深度学习与强化学习的方法被称为DRL（Deep Reinforcement Learning）。
     
  • 入门强化学习的必读书籍
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    本书为初学者提供全面而深入的强化学习指导，涵盖基础概念、算法实现及实际应用案例，是掌握强化学习技能的理想读物。 本资源适合初学者学习强化学习的原理，尤其推荐给学生使用，讲解非常清晰易懂。
     
  • Actor-Critic：深度强化学习
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    Actor-Critic是一种结合了策略梯度方法与值函数评估的方法，在深度强化学习中用于训练智能体以优化其行为策略。 Actor-Critic 异步优势 Actor-Critic (A3C) 路径导数策略梯度
     
  • DQN系列的深度强化学习论文
    优质
    本论文深入探讨了基于DQN（Deep Q-Network）的深度强化学习方法，通过结合神经网络与传统Q-learning算法，提升了智能体在复杂环境中的决策能力。 深度强化学习系列论文涵盖了从基础的DQN到其模型与算法的各种改进版本，还包括分层DRL以及基于策略梯度的深度强化学习等内容。这些论文大多来自顶级会议。
     
  • 深度强化学习演示文稿.pptx
    优质
    本演示文稿深入探讨了深度强化学习的基本原理与应用实例，旨在为观众提供该领域的全面理解，并展示其在解决复杂问题中的潜力。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习的范式和方法论，它描述并解决智能体在与环境互动过程中通过策略的学习以实现回报最大化或达到特定目标的问题。
     
  • 关于强化学习的英文文献
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    本文献深入探讨了强化学习领域的最新进展与挑战，涵盖理论分析、算法创新及实际应用，旨在为研究者和从业者提供全面指导。 本段落基于技术分析原则提出了一种人工智能模型，该模型采用自适应网络模糊推理系统（ANFIS）并结合强化学习（RL），用作非套利算法交易系统。这种新型智能交易系统能够识别主要趋势的变化以进行交易和投资决策。它利用RL框架动态确定动量和移动平均线的周期，并通过使用ANFIS-RL适时调整周期来解决预测延迟问题，以此作为判断何时买入（LONG）或卖出（SHORT）的最佳时间点的参考。当应用于一组股票时，可以形成一种“顺势而为”的简单形式。这些是基础股价波动中的特征提取方式，提供了一种基于周期进行交易的学习框架。初步实验结果令人鼓舞：首先，在误差和相关性方面，该模型优于DENFIS 和 RSPOP；其次，在为期13年的五只美国股票的测试交易中，所提出的交易系统比市场平均表现高出约50个百分点。
     
  • 深度强化学习MATLAB案例程序_CreateAgent_强化学习
    优质
    本资源提供深度强化学习在MATLAB中的应用实例，重点介绍使用CreateAgent函数创建智能体的过程，适合初学者快速入门。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的重要分支之一，它结合了机器学习的深度神经网络与决策制定过程中的强化学习方法。在这个MATLAB案例程序中，你将有机会深入了解并实践如何利用DRL解决实际问题。 在DRL中，核心机制在于智能体通过与环境互动来获取最优策略。借助于深度学习技术，它可以处理高维度的状态空间，使智能体能够从复杂环境中进行有效学习。作为强大的数学计算和建模平台，MATLAB提供了丰富的工具箱支持深度学习及强化学习算法的实现。 1. **环境构建**：在DRL中，环境是指与之互动的系统。MATLAB包括多种预定义模型如Atari游戏、连续控制任务等，并允许用户根据特定需求自定义环境。智能体会接收状态信息并依据其策略执行动作，随后从环境中得到奖励或惩罚以指导学习过程。 2. **算法训练**：常见的DRL算法有Deep Q-Network (DQN)、Actor-Critic方法（如Proximal Policy Optimization, PPO）、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 和 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)等。MATLAB提供了这些算法的实现，方便用户调整参数并进行模型训练。 3. **算法分析**：在训练过程中需要监控和评估性能指标如学习曲线、平均奖励及策略稳定性等。通过MATLAB提供的可视化工具可以更好地理解不同阶段的表现，并据此优化模型。 4. **文件结构介绍** - `Content_Types`.xml 文件定义了压缩包中各文件类型的默认扩展名。 - mathml 可能包含用于描述数学表达式的MathML格式的文档。 - media 存储与案例相关的图像、音频或视频数据。 - metadata 提供关于案例的详细信息，包括元数据文件。 - matlab 目录包含了所有MATLAB代码文件（如.m 文件），实现DRL算法和环境定义等功能。 - _rels 关系文件描述了压缩包内各文件之间的关联。 通过这个案例程序的学习，你可以掌握设置与运行DRL实验的方法、理解常见算法的工作原理，并在实践中提升强化学习建模及调试技能。此外，这也将帮助你深入理解如何设计有效的环境和奖励函数以及优化智能体策略，在人工智能和机器学习领域中进一步提高专业水平。
     
  • David Silver的深度强化学习PPT
    优质
    这是一份由著名人工智能研究者David Silver制作的关于深度强化学习的演示文稿。该文档深入浅出地介绍了深度强化学习的基本原理及其应用案例。 David Silver的深度强化学习课程随堂课件通俗易懂，非常值得收藏。