深度強化學習的入門資源匯總-2016.8_深度學習

深度強化學習導引：
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&mid=2650324914&idx=1&sn=0baaf404b3d8132243d08b55310de210&scene=2&srcid=062732p5u33RRNIKUeDSlvXN&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect

詳解深度強化學習，搭建DQN詳細指南（基於Neon架構）：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650716425&idx=1&sn=bf52c653b7cd054ce721ce5be928c623

《Multiagent Cooperation and Competition with Deep Reinforcement Learning》Ardi Tampuu, Tambet Matiisen 15年11月份，是在deepMind Q-learning的基礎上的一個擴充
http://arxiv.org/abs/1511.08779

深度強化學習導引：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650716246&idx=2&sn=2c328097a95839871c8c91c5c5af9de5

《Learning to Optimize》

強化學習的一個應用，把學習最佳化的過程加入了某些獎懲策略，利用強化學習的方式學習最佳化的方式，可參考
http://arxiv.org/abs/1606.01885
解讀文章：
http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403985644224393104

Deep Reinforcement Learning 深度增強學習資源
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20885568

《Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning》 Google DeepMind; University of Oxford; 15年11月 ，被引用10次以上
http://arxiv.org/abs/1511.06581

Yoshua Bengio 最新論文：用於序列預測的actor-critic演算法 http://t.cn/RtV9tL6
原文：http://arxiv.org/abs/1607.07086
摘要 提出了一種訓練神經網路的方法以使用來自強化學習的 actor-critic 方法來產生序列。

另外：ICML16強化學習相關論文24篇
http://weibo.com/p/1001603975123651678749