AI 与机器学习2017arxiv.org编辑精选
深度强化学习简要综述
A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：强化学习基础、神经网络基础、概率论基础
导读
这是一篇关于深度强化学习（deep RL）的综述文章，系统梳理了把深度神经网络与强化学习结合起来的动机、核心方法脉络（基于价值、基于策略梯度、基于模型等）以及当时的主要应用与开放问题。作为入门性 survey，它面向想快速了解该领域全貌的研究者和工程师，而非提出新的算法或实验结果。
HN 关注点：深度强化学习的入门综述和领域全景，讨论焦点在于还有哪些同类综述可供对照阅读。
HN 评论精选
这几条评论里：补充 1
补充补充推荐另一篇同期的深度强化学习综述（arXiv 1701.07274）供对照阅读。
另一篇较新的综述论文：《Deep Reinforcement Learning: An Overview》，https://arxiv.org/abs/1701.07274
michaf查看英文原文
Another recent review paper: Deep Reinforcement Learning: An Overview, https://arxiv.org/abs/1701.07274
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- 2017Hacker News 讨论帖174 分 · 3 评
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