强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。

今天给大家分享的是2022年人工智能AAAI会议（AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI）中涉及“强化学习”主题的论文。AAAI旨在促进人工智能的研究和负责任的使用，AAAI还旨在增加公众对人工智能的了解，改善人工智能从业者的教学和培训，并为研究计划者和资助方提供关于当前人工智能发展的重要性和潜力以及未来方向的指导。

• [1]. Backprop-Free Reinforcement Learning with Active Neural Generative Coding.
• [2]. Multi-Sacle Dynamic Coding Improved Spiking