强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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产品特色

编辑推荐

适读人群 ：希望获得深度学习进阶知识，强化学习技术及其应用实践的学生、从业者，特别是对立志从事AI相关行业，成为数据科学家的人来说，本书是非常实用的工具书。

√剖析强化学习基本概念，以马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度为思想的一系列算法，以及HRL、HER、MCTS、iLQR、反向强化学习等算法，结合计算框架TensorFlow、Gym、算法集合Baselines给予实战指导

√作者先介绍自己理解的算法精髓，再结合TensorFlow具体实现讲解，使读者快速将算法应用到实践中，上手不再困难

√为读者构建一个完整的强化学习知识体系

√很特别的一章讲解了TensorFlow的内部原理，同时对编程过程提出了建议，非常值得学习。若想在AI路上走得更远，内功扎实是制胜关键

√掌握用强化学习思想解决实际问题的能力

√配书源代码供下载

内容简介

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。

内页插图

精彩书评

近年来强化学习在学术界和工业界都受到了极大关注，很多工业界的巨头都在不断探索强化学习的实际应用。滴滴出行作为全球大的移动出行公司，已经把强化学习应用到多个业务场景中，帮助用户和司机解决出行问题，构建城市智慧大脑。本书介绍了强化学习的经典算法及近年来发展中的一些卓越成果，同时将理论联系实际，深入分析了这些算法的具体实现。作为一本内容丰富的强化学习科普书籍，希望无论是强化学习领域的初学者还是有经验的研发人员，均可从书中得到收获。

—— 王征，滴滴出行AI Labs时空数据组负责人

本书的特色之一是紧跟强化学习技术发展的前沿，从基于值函数的算法、基于策略梯度的算法，一直介绍到生成对抗模仿学习算法，内容涵盖了近年来深度强化学习研究的众多突破性算法；特色之二是结合开源的深度学习框架TensorFlow、强化学习仿真框架Gym及在这些框架上实现的算法集合Baselines，针对性地讲解了核心算法的代码实现，出色地将算法理论和实践结合起来。对强化学习领域的科研人员而言，这是一本不可多得的优秀读物。

—— 章宗长，苏州大学副教授

机器学习特别是强化学习，是近年和将来的学术研究重点，也是业界热点问题。本书作者通过对强化学习的概述和用Python实现的具体实例的讲解，为读者指明了一条通过编程理解和实践强化学习算法的道路。本书适合刚开始接触强化学习的初学者入门或者有经验的从业者巩固和借鉴。

—— 李可，美国微软公司高级数据科学家

这几年，机器学习因为深度学习的突飞猛进有了激动人心的进展，强化学习技术由于建模和环境的互动及延迟的反馈获得了较高的学术地位。本书全面而实用，对强化学习感兴趣的朋友来说是难得的教材。

—— 吴双，依图科技研究科学家

目录

第一部分强化学习入门与基础知识

1 引言2

1.1 强化学习的概念 2

1.1.1 巴浦洛夫的狗 3

1.1.2 俄罗斯方块 4

1.2 站在被实验者的角度看问题 5

1.3 强化学习效果的评估 8

1.3.1 不断试错 8

1.3.2 看重长期回报 8

1.4 强化学习与监督学习 9

1.4.1 强化学习与监督学习的本质 9

1.4.2 模仿学习 10

1.5 强化学习的实验环境 11

1.5.1 Arcade Learning Environment 12

1.5.2 Box2D 12

1.5.3 MuJoCo 13

1.5.4 Gym 14

1.6 本书的主要内容 15

1.7 参考资料 16

2 数学与机器学习基础17

2.1 线性代数基础 17

2.2 对称矩阵的性质 21

2.2.1 特征值与特征向量 21

2.2.2 对称矩阵的特征值和特征向量 22

2.2.3 对称矩阵的对角化 23

2.3 概率论 24

2.3.1 概率与分布 24

2.3.2 最大似然估计 27

2.4 重要性采样 29

2.5 信息论基础 33

2.6 KL 散度 35

2.7 凸函数及其性质 39

2.8 机器学习的基本概念 41

2.9 机器学习的目标函数 43

2.10 总结 45

3 优化算法47

3.1 梯度下降法 47

3.1.1 什么是梯度下降法 47

3.1.2 优雅的步长 48

3.2 动量算法 53

3.3 共轭梯度法 59

3.3.1 精妙的约束 59

3.3.2 共轭 60

3.3.3 优化步长的确定 63

3.3.4 Gram-Schmidt 方法 64

3.3.5 共轭梯度 65

3.4 自然梯度法 69

3.4.1 基本概念 69

3.4.2 Fisher 信息矩阵 71

3.4.3 自然梯度法目标公式 76

3.5 总结 77

4 TensorFlow 入门78

4.1 TensorFlow 的基本使用方法 78

4.2 TensorFlow 原理介绍 82

4.2.1 创建变量的scope 83

4.2.2 创建一个Variable 背后的故事 89

4.2.3 运算操作 94

4.2.4 tf.gradients 96

4.2.5 Optimizer 102

4.2.6 TensorFlow 的反向传播技巧 106

4.2.7 arg_scope 的使用 109

4.3 TensorFlow 的分布式训练 113

4.3.1 基于MPI 的数据并行模型 114

4.3.2 MPI 的实现：mpi_adam 121

4.4 基于TensorFlow 实现经典网络结构 122

4.4.1 多层感知器 122

4.4.2 卷积神经网络 124

4.4.3 循环神经网络 126

4.5 总结 129

4.6 参考资料 129

5 Gym 与Baselines 130

5.1 Gym 130

5.1.1 Gym 的安装 130

5.1.2 Gym 的基本使用方法 132

5.1.3 利用Gym 框架实现一个经典的棋类游戏：蛇棋 134

5.2 Baselines 138

5.2.1 Baselines 中的Python 3 新特性 139

5.2.2 tf_util 141

5.2.3 对Gym 平台的扩展 142

5.3 总结 144

6 强化学习基本算法145

6.1 马尔可夫决策过程 145

6.1.1 MDP：策略与环境模型 145

6.1.2 值函数与Bellman 公式 147

6.1.3 “表格式”Agent 151

6.2 策略迭代 153

6.2.1 策略迭代法 153

6.2.2 策略提升的证明 159

6.2.3 策略迭代的效果展示 160

6.3 价值迭代 162

6.3.1 N 轮策略迭代 162

6.3.2 从动态规划的角度谈价值迭代 165

6.3.3 价值迭代的实现 167

6.4 泛化迭代 168

6.4.1 两个极端 168

6.4.2 广义策略迭代法 169

6.4.3 泛化迭代的实现 170

6.5 总结 171

第二部分最优价值算法

7 Q-Learning 基础173

7.1 状态转移概率：从掌握到放弃 173

7.2 蒙特卡罗方法 174

7.3 探索与利用 178

7.4 蒙特卡罗的方差问题 181

7.5 时序差分法与SARSA 183

7.6 Q-Learning 186

7.7 Q-Learning 的收敛性分析 189

7.8 从表格形式到价值模型 193

7.9 Deep Q Network 195

7.10 总结 202

7.11 参考资料 202

8 DQN 的改进算法203

8.1 Double Q-Learning 203

8.2 Priority Replay Buffer 204

8.3 Dueling DQN 209

8.4 解决DQN 的冷启动问题 211

8.5 Distributional DQN 214

8.5.1 输出价值分布 214

8.5.2 分布的更新 216

8.6 Noisy Network 218

8.7 Rainbow 221

8.7.1 Rainbow 的模型特点 221

8.7.2 Deep Q Network 的实现 223

8.8 总结 227

8.9 参考资料 227

第三部分基于策略梯度的算法

9 基于策略梯度的算法229

9.1 策略梯度法 229

9.1.1 算法推导 230

9.1.2 算法分析 233

9.1.3 算法改进 234

9.2 Actor-Critic 算法 236

9.2.1 降低算法的方差 236

9.2.2 A3C 算法 238

9.2.3 A2C 算法实战 240

9.3 总结 243

9.4 参考资料 243

10 使策略单调提升的优化算法244

10.1 TRPO 244

10.1.1 策略的差距 245

10.1.2 策略提升的目标公式 247

10.1.3 TRPO 的目标定义 248

10.1.4 自然梯度法求解 251

10.1.5 TRPO 的实现 254

10.2 GAE 256

10.2.1 GAE 的公式定义 256

10.2.2 基于GAE 和TRPO 的值函数优化 259

10.2.3 GAE 的实现 260

10.3 PPO 261

10.3.1 PPO 介绍 261

10.3.2 PPO 算法实践 263

10.4 总结 264

10.5 参考资料 264

11 Off-Policy 策略梯度法265

11.1 Retrace 266

11.1.1 Retrace 的基本概念 266

11.1.2 Retrace 的算法实现 267

11.2 ACER 270

11.2.1 Off-Policy Actor-Critic 270

11.2.2 ACER 算法 272

11.2.3 ACER 的实现 276

11.3 DPG 279

11.3.1 连续空间的策略优化 279

11.3.2 策略模型参数的一致性 280

11.3.3 DDPG 算法 283

11.3.4 DDPG 的实现 286

11.4 总结 289

11.5 参考资料 289

第四部分其他强化学习算法

12 稀疏回报的求解方法291

12.1 稀疏回报的困难 291

12.2 层次强化学习 294

12.3 HER 298

12.3.1 渐进式学习 299

12.3.2 HER 的实现 301

12.4 总结 304

12.5 参考资料 304

13 Model-based 方法305

13.1 AlphaZero 305

13.1.1 围棋游戏 305

13.1.2 Alpha-Beta 树 307

13.1.3 MCTS 309

13.1.4 策略价值模型 312

13.1.5 模型的对决 316

13.2 iLQR 316

13.2.1 线性模型的求解法 317

13.2.2 非线性模型的解法 322

13.2.3 iLQR 的实现 325

13.3 总结 328

13.4 参考资料 328

第五部分反向强化学习

14 反向强化学习入门330

14.1 基本概念 330

14.2 从最优策略求解回报 332

14.2.1 求解回报的目标函数 332

14.2.2 目标函数的约束 334

14.3 求解线性规划 335

14.3.1 线性规划的求解过程 335

14.3.2 实际案例 337

14.4 无限状态下的求解 338

14.5 从样本中学习 342

14.6 总结 344

14.7 参考资料 344

15 反向强化学习算法2.0 345

15.1 最大熵模型 345

15.1.1 指数家族 346

15.1.2 最大熵模型的推导 349

15.1.3 最大熵模型的实现 354

15.2 最大熵反向强化学习 356

15.3 GAIL 361

15.3.1 GAN 的基本概念 361

15.3.2 GAN 的训练分析 363

15.4 GAIL 实现 367

15.5 总结 370

15.6 参考资料 370

前言/序言

本书的主要内容

强化学习在机器学习中的难度不低，它需要很多方面的知识辅助，同时自身也已经形成了一个庞大的体系。本书不是一本科普读物，想要阅读本书需要具备一定的基础知识，如微积分、线性代数等。部分章节也会梳理这些基础知识，以确保读者掌握这些知识的核心思想。本书各章节的核心内容如下。

第一部分主要介绍与强化学习有关的基础知识，例如数学基础、对应的程序开发基础、强化学习的基本计算方法等。

第1章已经介绍了强化学习的基本概念，相信读者对强化学习的目标、特点已经有了一定的了解。

第2章介绍相关的数学知识，如线性代数、概率论、重要性采样、信息论等，帮助读者快速回顾即将用到的数学知识。

第3章介绍强化学习中会用到的优化知识，主要介绍常见的梯度下降法（Gradient Descent）、共轭梯度法和自然梯度法，这三种方法将出现在后面的算法中。

第4章介绍书中代码使用的计算框架TensorFlow。TensorFlow 是一款使用十分广泛的框架，很多强化学习的算法选择使用它进行实现，因此我们有必要学习它。本章将简单介绍它的使用方法和一些基本原理，熟悉TensorFlow 的读者可以跳过本章。

第5章介绍本书使用的另一个框架Gym 及在此框架上实现的算法集合Baselines。Gym 集成了大量的强化学习仿真环境，Baselines 则基于TensorFlow 和Gym 实现了一些经典的算法。本章将简单介绍这两个框架的基础知识。

第6章介绍强化学习的基础知识。例如马尔可夫决策过程（Markov Decision Process），以及在简单问题上的两种经典动态规划求解法：策略迭代法和价值迭代法。这些方法是强化学习算法的基石，绝大多数强化学习方法都是根据这些知识演变来的。

第二部分介绍以最优值函数为思想的一系列算法，其中的代表算法为Deep Q Network和Rainbow。

第7章介绍蒙特卡罗（Monte-Carlo）和时序差分（Temporal-Difference）两种求解Model-free 问题的方法，并介绍Deep Q Network 算法的细节。

第8章介绍Deep Q-Learning 的一些改进算法，如Priority Replay Buffer、Duel Network等，并介绍改进的集成算法Rainbow。

第三部分介绍以策略梯度（Policy Gradient）为思想的一系列算法，其中的代表算法为Actor-Critic。

第9章介绍策略梯度法和Actor-Critic 算法的原理，同时介绍A2C 算法的实现细节。

第10章介绍使策略单调提升的算法，其中的代表为Trust Region Policy Optimization（TRPO）算法。

第11章介绍高样本使用率的策略梯度算法，其中的代表算法为ACER 算法和确定策略梯度法（Deterministic Policy Gradient）。

第四部分介绍强化学习其他方面的内容。

第12章介绍回报稀疏情况

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神经网络方面不错的一本书

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书挺好的，讲的挺清楚，适合初学者

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书是正版，caffe作为入门框架吃透为上。

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帮同事买的，希望同事满意

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看上去应该是正版。。。。。。。。。。。

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很不错，一个单分成三份，这六本很快，另外一本广州发来，还有一本需要采购

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还没开始看，按照目录内容还是很丰富的

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