【论文标题】Reinforcement learning applied to games强化学习应用于游戏

【作者团队】João Crespo, Andreas Wichert

【发表时间】2020-04-06

【论文链接】https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s42452-020-2560-3.pdf

【推荐理由】随着计算能力的不断发展，特别是在计算机图形学领域，随着许多新颖方法的产生和旧方法的改进，强化学习在社区中越来越受到关注。其中许多采用人工神经网络，但仍将其视为黑匣子系统。本文首先介绍机器学习领域的经典和最新发展，然后概述将深度神经网络应用于游戏的最相关工作。本文为读者提供了有关神经网络如何学习和阐明现代系统开发中的决策的见解。

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