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完
总结3: 《强化学习导论》代码/习题答案大全
总结6: 万字总结 || 强化学习之路
完
第74篇：【中文公益公开课】RLChina2020
第73篇：Tensorflow2.0实现29种深度强化学习算法
第72篇：【万字长文】解决强化学习"稀疏奖励"
第71篇：【公开课】高级强化学习专题
第70篇：DeepMind发布"离线强化学习基准“
第66篇：分布式强化学习框架Acme，并行性加强
第65篇：DQN系列(3): 优先级经验回放(PER)
第64篇：UC Berkeley开源RAD来改进强化学习算法
第61篇：David Sliver 亲自讲解AlphaGo、Zero
第59篇：Agent57在所有经典Atari 游戏中吊打人类
第58篇：清华开源「天授」强化学习平台
第57篇：Google发布"强化学习"框架"SEED RL"
第53篇：TRPO/PPO提出者John Schulman谈科研
第52篇：《强化学习》可复现性和稳健性，如何解决？
第51篇：强化学习和最优控制的《十个关键点》
第50篇：微软全球深度强化学习开源项目开放申请
第49篇：DeepMind发布强化学习库 RLax
第48篇：AlphaStar过程详解笔记
第47篇：Exploration-Exploitation难题解决方法
第45篇：DQN系列(1): Double Q-learning
第44篇：科研界最全工具汇总
第42篇：深度强化学习入门到精通资料综述
第41篇：顶会征稿 || ICAPS2020: DeepRL
第40篇：实习生招聘 || 华为诺亚方舟实验室
第39篇：滴滴实习生|| 深度强化学习方向
第37篇：Call For Papers# IJCNN2020-DeepRL
第36篇：复现"深度强化学习"论文的经验之谈
第35篇：α-Rank算法之DeepMind及Huawei改进
第34篇：从Paper到Coding, DRL挑战34类游戏
第31篇：强化学习，路在何方？
第30篇：强化学习的三种范例
第29篇：框架ES-MAML：进化策略的元学习方法
第28篇：138页“策略优化”PPT--Pieter Abbeel
第27篇：迁移学习在强化学习中的应用及最新进展
第26篇：深入理解Hindsight Experience Replay
第25篇：10项【深度强化学习】赛事汇总
第24篇：DRL实验中到底需要多少个随机种子？
第23篇：142页"ICML会议"强化学习笔记
第22篇：通过深度强化学习实现通用量子控制
第21篇：《深度强化学习》面试题汇总
第20篇：《深度强化学习》招聘汇总(13家企业）
第19篇：解决反馈稀疏问题之HER原理与代码实现
第17篇：AI Paper | 几个实用工具推荐
第16篇：AI领域：如何做优秀研究并写高水平论文？
第15篇：DeepMind开源三大新框架！
第13篇：OpenSpiel(28种DRL环境+24种DRL算法)
第11篇：DRL在Unity自行车环境中配置与实践
第8篇：ReinforceJS库（动态展示DP、TD、DQN）
第7篇：10年NIPS顶会DRL论文(100多篇)汇总
第6篇：ICML2019-深度强化学习文章汇总
第5篇：深度强化学习在阿里巴巴的技术演进
第4篇：深度强化学习十大原则
第2篇：深度强化学习的加速方法
第1篇：深入浅出解读"多巴胺（Dopamine）论文"、环境配置和实例分析
第14期论文: 2020-02-10(8篇)
第13期论文：2020-1-21(共7篇)
第12期论文：2020-1-10(Pieter Abbeel一篇,共6篇)
第11期论文：2019-12-19(3篇，一篇OpennAI)
第10期论文：2019-12-13(8篇)
第9期论文：2019-12-3(3篇)
第8期论文：2019-11-18(5篇)
第7期论文：2019-11-15(6篇)
第6期论文：2019-11-08(2篇)
第5期论文：2019-11-07(5篇，一篇DeepMind发表)
第4期论文：2019-11-05(4篇)
第3期论文：2019-11-04(6篇)
第2期论文：2019-11-03(3篇)
第1期论文：2019-11-02(5篇)
