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295页博士论文探索强化学习抽象理论，获AAAI/ACM SIGAI博士论文奖提名
除了论文本身超有技术含量之外，文中使用的图表也非常美观漂亮。
揭开深度强化学习的神秘面纱
编辑 | 萝卜皮深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多。在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。状态、奖励和行动每个强化学习问题的核心都是代理和环境。环境提供有关系统状态的信息。代理观察这些状态并通过采取行动与环境交互。动作可以是离散的（例如，拨动开
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