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深入浅出强化学习:原理入门 深入浅出强化学习:原理入门
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    深入浅出强化学习:原理入门 PDF 含源码版

    AlphaGo电子书
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    给大家带来的一篇关于AlphaGo相关的电子书资源,介绍了关于强化学习、原理入门方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小112.3 MB,郭宪编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9,更多相关的学习资源可以参阅 人工智能电子书、等栏目。

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  • 深入浅出强化学习:原理入门

    深入浅出强化学习:原理入门

    读者评价

    总体来说是一本比较好的读物。参考效果很好,讲的也算比较清楚,但是呢,讲得不够细致,很多比较重要的东西都略过了,可能是因为确实篇幅有限吧。还算有些帮助吧。

    从马尔科夫决策过程MDP,到决策/动作状态转移概率矩阵已知时的基于模型的动态规划方法,转移概率矩阵未知的基于无模型的强化学习方法。无论转移概率矩阵是否已知,都需要策略迭代算法/值迭代算法/策略搜索算法。就像强化学习(或增强学习)的名字暗示的那样,其中还包括bootstrapping算法。无模型的强化学习中的蒙特卡洛MC算法/时间差分TD算法。连续空间下的值函数逼近算法。顺带补充了一些统计/优化/gym/TensorFlow/Python/强化学习前沿等内容。好书推荐。

    这本书行文非常粗糙,数学概念混乱,推导极其不清楚,伪代码很难重复。作为一本讲述强化学习原理的入门书籍,完全不合格。作者似乎缺乏基本的学术写作训练。

    显而易见的数学式写一大堆推导,需要解释的给一行。想学强化学习的去看david silver或者别的书吧,这真是吹牛皮,当免费专栏还可以,这种水平来卖钱真是算了

    内容介绍

    《深入浅出强化学习:原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从最基本的马尔科夫决策过程入手,将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总结出解决强化学习问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善。

    基于这个思路,分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的强化学习方法。最后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性、比较前沿的强化学习方法。

    除了系统地介绍基本理论,书中还介绍了相应的数学基础和编程实例。因此,《深入浅出强化学习:原理入门》既适合零基础的人员入门学习、也适合相关科研人员作为研究参考。

    目录

    • 1 绪论 1
    • 第一篇 强化学习基础 17
    • 2 马尔科夫决策过程 18
    • 3 基于模型的动态规划方法 36
    • 第二篇 基于值函数的强化学习方法 57
    • 4 基于蒙特卡罗的强化学习方法 58
    • 5 基于时间差分的强化学习方法 75
    • 6 基于值函数逼近的强化学习方法 88
    • 第三篇 基于直接策略搜索的强化学习方法 125
    • 7 基于策略梯度的强化学习方法 126
    • 8 基于置信域策略优化的强化学习方法 142
    • 9 基于确定性策略搜索的强化学习方法 165
    • 10 基于引导策略搜索的强化学习方法 171
    • 第四篇 强化学习研究及前沿 185
    • 11 逆向强化学习 186
    • 12 组合策略梯度和值函数方法 202
    • 13 值迭代网络 207
    • 14 基于模型的强化学习方法:PILCO及其扩展 214

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    网友NO.40137
    网友NO.40137

    强化学习算法:
    根据策略是否是随机的,分为确定性策略强化学习和随机性策略强化学习。
    根据转移概率是否已知可以分为基于模型的强化学习算法和无模型的强化学习算法。
    根据回报函数是否已知,可以分为强化学习和逆向强化学习。逆向强化学习是根据专家实例将回报函数学出来。

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