独家汇总(1) ‖ 强化学习入门、进阶、精通指南手册（含相关综述/理论/复现/实验/调参）

深度强化学习实验室报道

作者：DeepRL

零零碎碎分享了很多文章，但没有形成系统，下面进行一次总结（详细阅读，请点击链接）：

1. 全网首发|| 最全深度强化学习资料(永久更新)

2.  83篇文献-万字总结  ||  强化学习之路

3.  强化学习导论(2nd)|| 原书、代码、答案、课程视频大全

4.  强化学习|| 可复现性？稳健性?

5.  论文复现|| 深度强化学习论文的经验之谈

6.  随机种子|| DRL实验中到底需要多少个随机种子？

7. 调参经验 || 深度强化学习理论、模型及编码调参技巧

8. 万字总结 || 多智能体强化学习(MARL)大总结与论文详细解读

总结1：周志华 || AI领域如何做研究-写高水平论文

总结2：全网首发最全深度强化学习资料(永更)

总结3:  《强化学习导论》代码/习题答案大全

总结4：30+个必知的《人工智能》会议清单

总结5：2019年-57篇深度强化学习文章汇总

总结6:  万字总结 || 强化学习之路

总结7：万字总结 || 多智能体强化学习(MARL)大总结

总结8：经验 || 深度强化学习理论、模型及编码调参技巧

完

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63篇：华为诺亚方舟招聘 || 强化学习研究实习生

第62篇：ICLR2020- 106篇深度强化学习顶会论文

第61篇：David Sliver 亲自讲解AlphaGo、Zero

第60篇：滴滴主办强化学习挑战赛:KDD Cup-2020

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56篇：RL教父Sutton实现强人工智能算法的难易

第55篇：内推 ||  阿里2020年强化学习实习生招聘

第54篇：顶会 || 65篇"IJCAI"深度强化学习论文

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46篇：DQN系列(2): Double DQN 算法

第45篇：DQN系列(1): Double Q-learning

第44篇：科研界最全工具汇总

第43篇：起死回生|| 如何rebuttal顶会学术论文?

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38篇：AAAI-2020 || 52篇深度强化学习论文

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33篇：DeepMind-102页深度强化学习PPT

第32篇：腾讯AI Lab强化学习招聘(正式/实习)

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18篇："DeepRacer" —顶级深度强化学习挑战赛

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14篇： 61篇NIPS2019DeepRL论文及部分解读

第13篇： OpenSpiel(28种DRL环境+24种DRL算法)

第12篇： 模块化和快速原型设计Huskarl DRL框架

第11篇： DRL在Unity自行车环境中配置与实践

第10篇： 解读72篇DeepMind深度强化学习论文

第9篇： 《AutoML》：一份自动化调参的指导

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3篇： “超参数”自动化设置方法---DeepHyper

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)