【全2册】强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现+深入浅出强化学习 原理入门机 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯超 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：T9787121340000

商品编码：28315049752

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2018-05-01

页数：392

内容介绍

强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现
	定价	80.00
	出版社	电子工业出版社
	出版时间	2018年05月
	开本	16开
	作者	冯超
	页数	392
	ISBN编码	9787121340000

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。

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*算法及近年来发展中的一些卓*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*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*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*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 *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*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

.............................

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 *大熵模型 345

15.1.1 指数家族 346

15.1.2 *大熵模型的推导 349

15.1.3 *大熵模型的实现 354

15.2 *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

目录

深入浅出强化学习：原理入门
	定价	79.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2018年01月
	开本	16
	作者	郭宪，方勇纯 著
	装帧	平装
	页数	256
	字数
	ISBN编码	9787121329180

内容简介

《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*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*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。*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

1.1 这是一本什么书 1

1.2 强化学习可以解决什么问题 2

1.3 强化学习如何解决问题 4

1.4 强化学习算法分类及发展趋势 5

1.5 强化学习仿真环境构建 7

1.5.1 gym安装及简单的demo示例 8

1.5.2 深入剖析gym环境构建 10

1.6 本书主要内容及安排 12

第*篇 强化学习基础 17

2 马尔科夫决策过程 18

2.1 马尔科夫决策过程理论讲解 18

2.2 MDP中的概率学基础讲解 26

2.3 基于gym的MDP实例讲解 29

2.4 习题 34

3 基于模型的动态规划方法 36

3.1 基于模型的动态规划方法理论 36

3.2 动态规划中的数学基础讲解 47

3.2.1 线性方程组的迭代解法 47

3.2.2 压缩映射证明策略评估的收敛性 49

3.3 基于gym的编程实例 52

探索智能的边界：一本关于决策、学习与控制的深度剖析 在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，我们无时无刻不在与智能进行着对话，无论是智能手机的语音助手，还是自动驾驶汽车的精准判断，亦或是医疗诊断的辅助决策，背后都凝聚着人类对“智能”不懈的追求。而其中一个至关重要的领域，便是如何让机器像生物一样，通过与环境的互动来学习和进步，从而在复杂多变的世界中做出最优的决策。本书正是为那些渴望深入理解这一强大范式的读者所准备的。 我们不回避挑战，而是直面智能的核心——强化学习。这门学科并非新鲜事物，其思想根源可以追溯到心理学中的行为主义学习理论，而如今，它已经发展成为人工智能领域最活跃、最具潜力的分支之一。强化学习的核心在于，一个智能体（Agent）通过在某个环境（Environment）中执行一系列动作（Action），并接收环境反馈的奖励（Reward）或惩罚（Penalty），来学习一种最优的策略（Policy），以最大化累积的总奖励。这个过程，就好比我们小时候学习骑自行车，摔倒了会感到疼痛（惩罚），学会了则能自由穿梭（奖励），我们通过不断尝试和纠错，最终掌握了骑行的技巧。 本书将带领您踏上一段深入的探索之旅，从强化学习最基础的理论基石出发，层层递进，揭示其核心算法的奥秘，并结合时下最流行、最强大的深度学习框架，为您提供切实可行的实现路径。我们坚信，理论的深度与实践的广度是理解任何复杂技术不可或缺的两翼。 理论的骨架：揭示算法的精髓 我们将从强化学习最基本的概念模型——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）开始。理解MDP至关重要，它为我们提供了一个严谨的数学框架来描述强化学习问题，包括状态（State）、动作（Action）、转移概率（Transition Probability）、奖励函数（Reward Function）以及折扣因子（Discount Factor）等关键要素。我们将详细解析这些概念如何协同工作，构建起一个动态的决策场景。 紧接着，我们将深入探讨强化学习的两大核心求解范式：价值函数方法和策略梯度方法。 价值函数方法关注的是学习一个价值函数，该函数衡量在某个状态下采取某个动作，或者仅处于某个状态，未来能够获得的期望总奖励。其中，贝尔曼方程（Bellman Equation）将是理解价值函数迭代更新的关键。我们将详细讲解Q-learning和SARSA等经典的时序差分（Temporal-Difference, TD）学习算法。Q-learning是一种离策略（Off-policy）算法，它能从任何策略的经验中学习最优Q值，而SARSA则是另一种在线（On-line）的时序差分算法，它是一种同策略（On-policy）算法，直接遵循当前策略进行学习。理解它们之间的异同，以及各自的适用场景，对于构建高效的学习系统至关重要。 策略梯度方法则直接学习一个策略函数，该函数映射状态到动作的概率分布。这类方法的好处在于，它们可以直接优化目标策略，并且能够处理连续动作空间的问题。我们将介绍REINFORCE算法，这是策略梯度方法的一个基础版本，它通过蒙特卡罗采样来估计梯度。之后，我们会进一步讲解更高级的策略梯度算法，如Actor-Critic方法。Actor-Critic方法将价值函数和策略函数结合起来，Actor（策略网络）负责选择动作，Critic（价值网络）负责评估Actor的表现，两者协同工作，可以更稳定、更高效地进行学习。 随着深度学习的兴起，强化学习迎来了新的突破。我们将详细介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）中的里程碑式算法，这些算法将深度神经网络的强大特征提取能力与强化学习的决策能力相结合，极大地扩展了强化学习的应用范围。 深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是深度强化学习的开创性工作之一。我们将深入剖析DQN如何利用卷积神经网络（CNN）来处理高维度的输入（如图像），并引入经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）等关键技术，来解决深度网络与时序差分学习结合时产生的样本相关性和不稳定性问题。 策略梯度方法的进阶也伴随着深度学习的融合。我们将探讨Trust Region Policy Optimization (TRPO)和Proximal Policy Optimization (PPO)等算法。TRPO通过限制策略更新的步长，确保策略的单调改进，从而提高学习的稳定性。PPO则在TRPO的基础上进行了简化，使其更易于实现和调整，是目前应用最广泛的策略梯度算法之一。 Actor-Critic方法的深度化也将是重点。我们将深入介绍Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)算法，它通过并行训练多个智能体，异步更新共享模型参数，显著加快了训练速度。Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法则适用于连续动作空间，它结合了DQN的经验回放和目标网络思想，并使用了确定性策略。Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)和Soft Actor-Critic (SAC)则是DDPG的改进版本，它们在稳定性和样本效率方面都有显著提升。 实践的翅膀：TensorFlow赋能智能体 理论的理解固然重要，但将这些复杂的算法转化为实际可运行的代码，并让智能体在真实或模拟环境中学习，才是检验学习成果的关键。本书将系统地介绍如何利用TensorFlow这一强大的深度学习框架来实现这些强化学习算法。 我们将从TensorFlow的基础概念入手，包括张量（Tensor）、计算图（Computation Graph）、变量（Variable）、优化器（Optimizer）等，为您构建起使用TensorFlow进行深度学习编程的坚实基础。 随后，我们将针对前面介绍的每一类核心算法，提供详细的TensorFlow实现示例。您将学习到如何构建不同结构的神经网络，如全连接网络（Fully Connected Network）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并将它们作为价值函数网络或策略网络。 对于Q-learning及其深度版本，我们将演示如何构建DQN，包括如何管理经验回放缓冲区，如何构建和更新目标网络，以及如何实现TD误差的计算和反向传播。 对于策略梯度方法，我们将展示如何构建策略网络，如何计算策略梯度，以及如何利用REINFORCE、PPO等算法进行策略更新。 对于Actor-Critic方法，我们将演示如何同时构建Actor和Critic网络，以及如何协调它们的学习过程。 除了算法本身的实现，我们还将介绍强化学习开发中的一些重要工具和技术，例如： Gymnasium (前身Gym)：这是一个由OpenAI维护的强化学习环境库，提供了丰富的标准环境，如CartPole、MountainCar、Pong等，您可以方便地在这些环境中测试和训练您的智能体。我们将演示如何使用Gymnasium创建和交互环境。 TensorBoard：这是一个强大的可视化工具，可以帮助您监控训练过程中的各种指标，如损失函数、奖励曲线、网络参数变化等，从而更好地理解和调试您的模型。 模型保存与加载：学习如何保存训练好的模型，以便后续进行评估或部署。 应用的前沿：开启智能决策的新篇章 理解了核心算法和掌握了实现工具，您便具备了构建智能决策系统的能力。本书的内容将覆盖强化学习在诸多领域的广泛应用，包括但不限于： 游戏AI：从简单的 Atari 游戏到复杂的策略游戏，强化学习在创造强大的游戏AI方面取得了辉煌成就。 机器人控制：让机器人学会行走、抓取、导航等复杂动作，从而在工业制造、物流配送等领域大放异彩。 推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，实时调整推荐策略，为用户提供更个性化的内容。 自动驾驶：让车辆在复杂的交通环境中自主感知、决策和控制，实现安全高效的出行。 金融交易：开发能够自动进行股票买卖、风险管理的交易策略。 资源管理：优化数据中心的资源分配、能源调度等，提高效率，降低成本。 本书并非简单地堆砌算法和代码，而是致力于引导读者建立清晰的逻辑思维和解决问题的能力。我们注重对算法原理的深入剖析，力求让读者不仅知其然，更知其所以然。通过大量的图示、详细的推导过程和清晰的代码注释，我们希望能帮助您跨越理论与实践的鸿沟。 无论您是希望从零开始系统学习强化学习的研究者、工程师，还是已经具备一定基础，希望深入掌握核心算法并将其应用于实际问题的开发者，亦或是对人工智能的未来充满好奇，想要探索智能边界的爱好者，本书都将是您不可或缺的伙伴。 加入我们，一起踏上这场激动人心的智能探索之旅，用算法和代码，塑造未来！

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能充满热情的自学者，一直在寻找能够系统学习强化学习的优质资源。之前接触过一些零散的资料，但总觉得不够系统和深入。这套书的组合，特别是“强化学习精要”和“深入浅出强化学习”，让我看到了一个完整的学习路径。我希望第一本书能够帮助我建立起对强化学习的整体认知，了解其基本框架和核心思想，然后通过第二本书“深入浅出”地学习具体的算法原理，比如DQN、A3C等，并且能够通过TensorFlow的实现来加深理解。我非常看重教材的逻辑性、清晰度和知识的连贯性，希望它能循序渐进，让我能够从零开始，逐步掌握强化学习的精髓。如果书中包含一些思维导图或者知识梳理的章节，那将对我巩固学习内容非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网公司从事算法工作的工程师，我一直关注着机器学习领域的最新发展，尤其是强化学习，因为它在解决序列决策问题方面有着独特的优势。市面上有很多关于强化学习的书籍，但真正能做到理论与实践兼顾，并且内容详实的却不常见。这套书的标题吸引了我，特别是“核心算法与TensorFlow实现”的字样，这正是我目前迫切需要的。我希望这本书能够详细讲解DDPM、PPO、SAC等主流的强化学习算法，并提供清晰的TensorFlow代码示例，让我能够理解这些算法的原理，并且能够快速地将其应用于实际项目中。我特别期待它在算法的调优、超参数选择以及在实际复杂场景下的应用经验方面能有所分享，这对于提高算法的性能和鲁棒性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺简洁大方的，没有过多花哨的元素，反而给人一种沉甸甸的专业感。我是一名还在读研的学生，目前正在进行一项关于智能决策的研究，而强化学习正是其中的关键技术之一。在导师的推荐下，我入手了这套书，希望能系统地梳理和深化我对强化学习的理解。我尤其看重的是它在“原理入门”方面的阐述，希望它能从最基础的概念讲起，比如马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程等等，并逐步深入到Q-learning、SARSA这些经典算法，让我能够构建起坚实的理论基础。同时，我也会仔细研读它关于TensorFlow实现的部分，学习如何用代码去搭建和训练强化学习模型，这对于我未来的研究课题至关重要。我相信，通过阅读这套书，我能够对强化学习的内在机制有更深刻的认识，并且掌握运用TensorFlow进行实际模型开发的能力，为我的学术研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新科技充满好奇的爱好者，平时喜欢在技术博客和论坛上了解AI的最新进展。最近，我发现强化学习在很多领域都取得了令人瞩目的成就，比如AlphaGo下围棋的惊人表现，还有在自动驾驶、游戏AI等方面展现出的巨大潜力。于是，我萌生了深入了解这个领域的想法。这套书的书名让我觉得它非常适合我这样的初学者，既有“精要”和“核心算法”，又有“深入浅出”和“原理入门”，听起来就像是一本能够引导我一步步走进强化学习世界的指南。我希望这本书能够用通俗易懂的语言来解释那些复杂的概念，避免过多的数学公式和晦涩的术语，让我能够轻松愉快地学习。同时，我也期待它能提供一些有趣的例子和实际的应用场景，让我感受到强化学习的魅力，激发我对这个领域更深入的探索热情。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书，我最先被吸引的是它厚实的分量和那股纸张特有的油墨香。作为一名在AI领域摸爬滚打了几年的从业者，我一直对强化学习这个方向有着浓厚的兴趣，但总觉得在理论的深度和实际落地的结合上，始终隔着一层窗户纸。市面上关于强化学习的书籍不少，但真正能让我这种有一定基础的读者感到“够味”的却不多。这套书的标题就直接戳中了我的痛点，尤其是“核心算法与TensorFlow实现”和“原理入门机”，让我看到了既有理论深度，又有实战指导的希望。我期待着它能像一把钥匙，帮我打开强化学习更深层次的大门，让我能够理解那些看似复杂精妙的算法背后的逻辑，并且能够亲手在TensorFlow这样一个强大的框架下将它们实现出来，不再是纸上谈兵。我特别关注它在算法的推导过程和数学原理的讲解上是否足够清晰透彻，同时也希望能看到一些能够体现算法精髓的实际案例，比如在游戏AI、机器人控制或者推荐系统等领域的应用，这样才能更好地将理论与实践结合起来。