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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