重磅|一文了解深度强化学习的全貌

arXiv上的一篇介绍强化学习综述的文章，分享给大家。点击文末广告支持一下社区发展，本论文的下载地址：https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf。或者后台回复"深度强化学习"，获取百度网盘下载地址。

本论文主要分20个小的部分介绍：

• 背景介绍

主要概述人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等，其中，强化学习部分介绍了问题的设置，价值函数，Exploration&Exploitation和动态规划。

• 价值函数

本部分主要介绍深度Q-Learning、分布式价值函数、常见的价值函数。

• 策略

本部分介绍Policy Gradient 和A3C相关内容

• 激励&模型&Exploration和Exploitation

本部分介绍激励、模型和Exploration和Exploitation相关内容

• 表征

本部分介绍知识和推理相关的内容

• 9-13

本部分介绍 无监督学习和不同结构的RL，包括层次的RL，多个Agent的RL，关系型的RL

• 14

本部分介绍自主学习相关的内容

• 15-20

本部分介绍强化学习的应用，包括：游戏、机器人、自然语言处理、计算机视觉、金融与企业管理、医疗、教育、能源等领域。