深度强化学习综述资源下载

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• 标题: 深度强化学习综述_刘全.pdf
• 描述: 深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点。它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制。自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方法已经取得了实质性的突破。该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等。最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。

资源内容概述

• 深度强化学习方法: 详细介绍了基于值函数、策略梯度和搜索与监督的三类主要方法。
• 前沿研究方向: 综述了分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习和基于记忆与推理的深度强化学习等前沿研究方向。
• 应用与趋势: 总结了深度强化学习在多个领域的成功应用，并展望了未来的发展趋势。

适用人群

• 人工智能领域的研究人员
• 对深度强化学习感兴趣的学生和从业者
• 希望了解深度强化学习最新研究进展的读者

使用说明

• 下载并阅读“深度强化学习综述_刘全.pdf”文件，以获取关于深度强化学习的全面概述和最新研究进展。

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