【深度强化学习】Hindsight Experience Replay（HER）：一种对抗稀疏奖励的经验回放技术,Business Directories,Company Directories

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深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类_深度强化学习算法-CSDN博客
简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门 - 知乎
强化学习是机器学习的一个分支，相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题，强化学习最大的特点是在交互中学习（Learning from Interaction）。
Deep Reinforcement Learning (深度强化学习) - GitHub
在深度学习已经取得了很大的进步的基础上，深度强化学习真正的发展归功于神经网络、深度学习以及计算力的提升，David就是使用了神经网络逼近值函数后提出深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL），并证明了确定性策略等。
深度强化学习 - 维基百科，自由的百科全书
深度强化学习就是利用深度学习的技术来解决强化学习中的决策问题，训练人工神经网络来表示策略，并针对这样的训练场景开发特化的算法。
机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
最近有接触到一些机器学习的内容，同时还发现了深度学习和强化学习两个名词，不知道这三个内容是否有一定的相关性，区别是什么？
深度强化学习（人工智能方法）_百度百科
深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。
欢迎来到深度强化学习课程 - Hugging Face 深度 RL 课程 - Hugging Face 机器学习平台
Thomas Simonini 是 Hugging Face 🤗 的开发者布道师，专注于深度强化学习。他于 2018 年创立了深度强化学习课程，该课程已成为最常用的深度 RL 课程之一。
【深度强化学习】初学者入门介绍（通俗易懂） - 知乎
我这里分别列举了三类多智能体强化学习方法中较为经典的一些工作，这些算法或多或少地解决了多智能体系统中所存在的一些问题，一定程度上提升了强化学习的性能。