这几天，我收到很多留言关于如何入门强化学习，希望我能推荐Paper学习路径。
这里，我整理了关于深度强化学习的必读经典论文篇目：
深度强化学习DRL · 入门必读经典Paper
① Deep Q-learning(Mnih, Volodymyr, et al. "Playing atari with deep reinforcement learning." arXiv preprint arXiv:1312.5602 (2013).) 也叫DQN
② 对DQN的改进
i. Double Q-learning(Hasselt, Hado van et al. “Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning.” AAAI (2015).)
i. C51(Bellemare, M. G., Dabney, W., & Munos, R. (2017, August). A distributional perspective on reinforcement learning. In Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70 (pp. 449-458). JMLR. org.)
ii. QR-DQN(Dabney, W., Rowland, M., Bellemare, M. G., & Munos, R. (2018, April). Distributional reinforcement learning with quantile regression. In Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence.)
分布式的方法，Distributional methods
③ REINFORCEMENT (Sutton, Richard S., et al. "Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation." Advances in neural information processing systems. 2000.)
④DDPG (Lillicrap, Timothy P., et al. "Continuous control with deep reinforcement learning." arXiv preprint arXiv:1509.02971 (2015).)
⑤ PPO (Schulman, John, et al. "Proximal policy optimization algorithms." arXiv preprint arXiv:1707.06347 (2017).)
⑥ TD3 (Fujimoto, Scott, Herke van Hoof, and David Meger. "Addressing function approximation error in actor-critic methods." arXiv preprint arXiv:1802.09477(2018).)
⑦ SQL(Reinforcement learning with deep energy-based policies)
⑧ SAC (Haarnoja, Tuomas, et al. "Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor." arXiv preprint arXiv:1801.01290(2018).)
以上论文都是强化学习中经典的基石Paper，特别是DQN。是第一篇成功的结合了强化学习和深度学习的工作的论文，在许多游戏环境中超越人类水平，展示了深度强化学习的巨大潜力 。
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Step2：精讲强化学习基石论文 — DQN
《 PIaying Atari with Deep Reinforcement Learning 》，简称DQN。是第一篇成功的结合了强化学习和深度学习的工作的论文，在许多游戏环境中超越人类水平，展示了深度强化学习的巨大潜力 。
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