强化学习资料汇总

网上关于强化学习的资料很多，这里对一些比较有价值的资料进行汇总，包括书籍、课程、博客以及论文，并且会持续更新。

书籍

1. Reinforcement Learning: An Introduction. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. 2017.
   这是一本经典的强化学习入门书籍。

2. Algorithms for Reinforcement Learning. Csaba Szepesvári. 2010.

课程

1. UCL’s Reinforcement Learning. David Silver. 2015.
   这份课程的老师是来自DeepMind的David Silver。他是DeepMind强化学习团队负责人、AlphaGo项目负责人。

博客

1. Learning Reinforcement Learning (with Code, Exercises and Solutions). WILDML. 2016.
   这个系列的博客主要实现[书籍1]和[课程1]中介绍的强化学习算法。作者尝试使用Python、OpenAI Gym和Tensorflow实现大部分标准强化学习算法。

2. 强化学习 Reinforcement Learning. 莫烦PYTHON. 2016-2017.
   这是一份关于强化学习实战的教程，作者试图以简单有趣的方式来解释复杂的概念，并且包含大量的实战程序。

论文

1. Github上junhyukoh整理的Deep Reinforcement Learning Papers