Learning Roadmap of Deep Reinforcement Learning

1. 知乎上关于DQN入门的系列文章

1.1 DQN 从入门到放弃

DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习

DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP

DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程

DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning

DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法

DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进

DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF

　　12/29/2016 看完1和2；

1.2 Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源 (持续更新）

2. 入门Paper

2.1 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

DeepMind在NIPS 2013上发表的一文，在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称，并且提出DQN（Deep Q-Network）算法，实现从纯图像输入完全通过学习来玩Atari游戏的成果

2.2 Human-level Control through Deep Reinforcement Learning

同样DeepMind出品。

3. Books

Reinforcement Learning, Marco Wiering and Martijn van Otterlo (Eds.)

4. Course

4.1 UCL Course on RL

Reinforcement Learning

5. Recommended Paper

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6. 简单的动手项目

Simple Reinforcement Learning with Tensorflow