简介： 近几年,深度学习和强化学习中一些先进方法的出现使得两者的结合成为可能,其产物就是深度强化学习。深度强化学习既有继承于深度学习的强泛化和自特征提取能力,又可以像强化学习方法一样,使智能系统通过自我的试错在给定环境中学习解决特定任务的策略。而最近在自然语言处理方面，主要方向是利用RL辅助学习语义向量，再使用下游任务进行评估和用RL对模型进行微调。

该论文集共收录28篇论文，引用最多的论文为Introduction to Reinforcement Learning，引用数为6862。 必读论文 论文集地址

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