强化学习:原理与Python实现(pdf+txt+epub+azw3+mobi电子书在线阅读下载)

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作者:肖智清
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内容简介:

本书理论完备,涵盖主流非深度强化学习算法和深度强化学习算法;实战性强,基于Python、Gym、TensorFlow 2等构建,并有AlphaZero等综合案例。全书共12章,主要内容如下。
第1章:介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用,并给出完整的编程实例。
第2~9章:介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型,覆盖了所有主流强化学习理论和算法,包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序,使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。
第10~12章:介绍了多个热门综合案例,包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法,包括AlphaGo的*改进版AlphaZero。

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网友评价:

  • 这本书代码用了Python3,框架用TensorFlow 2,都是最新的版本,还不错
  • 才读到第2章,初步感觉是这本书比Sutton书更深入强化学习的内在本质,对结论的叙述也更加严谨。
  • 据说这本书是世界上第一本配套tf2的强化学习算法书,竟然是中国人出的中文书,必须支持。
  • 一直以为Gym不能在Windows上安装,之前也试过几次都没有成功。这本书说可以在Windows上完整安装Gym并给出安装方法,就感到十分好奇。用书上的方法一试,还真装上了 >_< 而且这本书还介绍了如何在Gym库的基础上写一个自己的环境,很有收获。
  • 近几年不断有新的明星强化学习算法发表,这本书把新的算法都介绍了。
  • 这本书完美融合了sutton书、cs234、compgi13和许多前沿论文,数学内容虽多但是讲解到位便于理解。
  • 现在下棋最牛的AI已经不是Alpha狗了,看到这本书介绍了AlphaZero就买来的读读,写的不错。
  • AlphaGo的升级版AlphaZero,需要好好研究下。
  • 同时买了几本强化学习书,只有这本才真正是章章有代码、章章可操作。其他书往往只实现了一个DQN,然后其他算法说的天花乱坠但是就是没有代码。而这本书的代码非常齐全,并且以Notebook的形式挂在github网页上,运行结果和代码附在一起,用手机就能随时查阅。另外这本书所有章节的字母符号都是统一的,而不像其他某些圈钱书一章抄一篇文章换一套字母。
  • 强化学习的优势就在于同一套参数能解决多个问题,所以掌握这门技术非常有必要。
  • 强化学习是一种重要的机器学习方法,买本书来学习学习。
  • 非常前沿的一本书:开发环境是最新的,其他人还在tensorflow1的时候这本书已经tensorflow2了,而tensorflow2api才是最近几个月才基本确定的。理论也是最新的,其他人还在alphago或alphgozero时,这本书已经详细介绍了它们的改进版本alphazero,而alphazero18年11月才正式刊登在science上。这书再过5年都不过时。
  • 这本书代码用了Python3,框架用TensorFlow 2,都是最新的版本,还不错
  • 很好,很不错,发货很快,内容很好
  • 没想到自动驾驶也能用到强化学习,不错。
  • 强化学习现在是必备知识了,要好好学习。
  • TensorFlow 2都出了,发展真快。
  • 之前读的Richard Sutton和Andrew Barto强化学习书主要偏重于算法,对理论几乎没有涉及,比如为什么这个算法会收敛,算法收敛速度是怎么样的。看了这本书后才真正了强化学习算法背后的理论,知道了动态规划实际上是求Bellman方程的不动点,知道了Robbin Monro算法。推荐读Richard Sutton和Andrew Barto强化学习书的同时也读读这本书,能够加深对强化学习理论的理解。 ?
  • 之前了解深度强化学习算法比较多,而且主要是通过案例学习,这次通过这本书学习了理论知识,还了解在深度强化学习诞生前那些基础算法。原来很多深度强化学习算法比如DQN啥的只是在那些基础算法的基础上改进了一点点,并且很多深度强化学习算法的技巧实际上早就有非深度的版本,比如target network,double network都是如此。看了这本书,算是彻底的学会了强化学习。要是早学了这些,之前就不会那么盲目的调参浪费青春了。
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