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深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而，传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下，深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
Joint Optimization of UAV-Carried IRS for Urban Low Altitude mmWave Communications with Deep Reinforcement Learning
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Securing Integrated Sensing and Communication Against a Mobile Adversary: A Stackelberg Game with Deep Reinforcement Learning
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Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control for VR/AR Content: A Deep Reinforcement Learning Approach
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Advanced Persistent Threats (APT) Attribution Using Deep Reinforcement Learning
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A Competition Winning Deep Reinforcement Learning Agent in microRTS
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Real-Time Integrated Dispatching and Idle Fleet Steering with Deep Reinforcement Learning for A Meal Delivery Platform
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Deep Reinforcement Learning for Job Scheduling and Resource Management in Cloud Computing: An Algorithm-Level Review
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BLAST: A Stealthy Backdoor Leverage Attack against Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning based Systems
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Task Delay and Energy Consumption Minimization for Low-altitude MEC via Evolutionary Multi-objective Deep Reinforcement Learning
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Application of Deep Reinforcement Learning to UAV Swarming for Ground Surveillance
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Autonomous Navigation of 4WIS4WID Agricultural Field Mobile Robot using Deep Reinforcement Learning
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A novel multi-agent dynamic portfolio optimization learning system based on hierarchical deep reinforcement learning
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Co-Activation Graph Analysis of Safety-Verified and Explainable Deep Reinforcement Learning Policies
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Improving DeFi Accessibility through Efficient Liquidity Provisioning with Deep Reinforcement Learning
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参考链接
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