Human-level control through deep reinforcement learning
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Nature 518 (7540): 529--533 (2015)

An artificial agent is developed that learns to play a diverse range of classic Atari 2600 computer games directly from sensory experience, achieving a performance comparable to that of an expert human player; this work paves the way to building general-purpose learning algorithms that bridge the divide between perception and action.
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  • @e.fischer
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