导读：什么是强化学习？
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，常用于控制决策领域，应用场景包括：机器人、无人机、自动驾驶、数字孪生、计算机视觉等领域。

1.专栏介绍

2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜，从而将深度学习推向了峰口。随着深度学习的使用，强化学习也迎来了它的大热。

据不完全统计，2010年~2015年期间，每年发表的关于强化学习（Reinforcement Learning）的论文大约在300到400篇，2016年，强化学习领域的研究论文有518篇；而2017年起，强化学习领域每年发表的论文数量首次破千，随后每年更是成一路上升的状态，如下图所示。因此，本专栏将整理2017年至今（目前是2022年，后续会继续更新），强化学习领域顶会发表的论文。

2.论文来源

本专栏将整理2017年至今国际顶级会议中，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。

2.1.人工智能会议：AAAI

会议介绍： AAAI会议是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。

2.2.自主智能体和多智能体系统国际联合会议：AAMAS

会议介绍： AAMAS是智能体和多智能体系统领域最大和最具影响力的会议，聚集了智能体技术各个领域的研究人员和实践者，并为发布和了解该领域的最新发展提供了国际知名的高知名度论坛。AAMAS是非营利性的国际自主智能体和多智能体系统基金会(IFAAMAS)的旗舰会议。

2.3.机器学习国际会议：ICML

会议介绍： ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。

2.4.国际表征学习会议：ICLR

会议介绍： ICLR是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。

2.5.神经信息处理系统年会：NeurIPS

会议介绍： NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。

2.6.人工智能国际联合会议：IJCAI

会议介绍： IJCAI是人工智能领域中最主要的学术会议之一，原为单数年召开，自2016年起改为每年召开。有时还会和其他地区性的人工智能会议(‘xxCAI’)一起召开，常为该年举办地的所属的地区性质会议，如PRICAI(环太平洋人工智能会议)，ECAI(欧洲人工智能会议)等。

2.7.IEEE机器人与自动化国际会议：ICRA

会议介绍： IEEE国际机器人与自动化协会每年主办一次IEEE世界机器人与自动化大会（IEEE InternationalConference on Robotics and Automation，IEEE ICRA），IEEE ICRA是机器人领域规模（千人以上）和影响力都排名第一的顶级国际会议，是机器人领域权威研究人员介绍其研究成果的首要国际论坛。

2.8.IEEE计算机视觉与模式识别会议：CVPR

会议介绍： 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV)，近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。