【全2冊】強化學習精要 核心算法與TensorFlow實現+深入淺齣強化學習 原理入門機 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮超 著

圖書標籤:

• 強化學習
• 機器學習
• 深度學習
• TensorFlow
• 算法
• 入門
• 原理
• 人工智能
• Python
• 書籍

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：T9787121340000

商品編碼：28315049752

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2018-05-01

頁數：392

內容介紹

強化學習精要：核心算法與TensorFlow實現
	定價	80.00
	齣版社	電子工業齣版社
	齣版時間	2018年05月
	開本	16開
	作者	馮超
	頁數	392
	ISBN編碼	9787121340000

內容簡介

《強化學習精要：核心算法與TensorFlow 實現》用通俗幽默的語言深入淺齣地介紹瞭強化學習的基本算法與代碼實現，為讀者構建瞭一個完整的強化學習知識體係，同時介紹瞭這些算法的具體實現方式。從基本的馬爾可夫決策過程，到各種復雜的強化學習算法，讀者都可以從本書中學習到。本書除瞭介紹這些算法的原理，還深入分析瞭算法之間的內在聯係，可以幫助讀者舉一反三，掌握算法精髓。書中介紹的代碼可以幫助讀者快速將算法應用到實踐中。

《強化學習精要：核心算法與TensorFlow 實現》內容翔實，語言簡潔易懂，既適閤零基礎的人員入門學習，也適閤相關科研人員研究參考。

精彩書評

近年來強化學習在學術界和工業界都受到瞭極大關注，很多工業界的巨頭都在不斷探索強化學習的實際應用。滴滴齣行作為全球大的移動齣行公司，已經把強化學習應用到多個業務場景中，幫助用戶和司機解決齣行問題，構建城市智慧大腦。本書介紹瞭強化學習的經*算法及近年來發展中的一些卓*成果，同時將理論聯係實際，深入分析瞭這些算法的具體實現。作為一本內容豐富的強化學習科普書籍，希望無論是強化學習領域的初學者還是有經驗的研發人員，均可從書中得到收獲。

—— 王徵，滴滴齣行AI Labs時空數據組負責人

本書的特色之一是緊跟強化學習技術發展的前沿，從基於值函數的算法、基於策略梯度的算法，一直介紹到生成對抗模仿學習算法，內容涵蓋瞭近年來深度強化學習研究的眾多突破性算法；特色之二是結閤開源的深度學習框架TensorFlow、強化學習仿真框架Gym及在這些框架上實現的算法集閤Baselines，針對性地講解瞭核心算法的代碼實現，齣色地將算法理論和實踐結閤起來。對強化學習領域的科研人員而言，這是一本不可多*的優秀讀物。

—— 章宗長，蘇州大學副教授

機器學習特彆是強化學習，是近年和將來的學術研究重點，也是業界熱點問題。本書作者通過對強化學習的概述和用Python實現的具體實例的講解，為讀者指明瞭一條通過編程理解和實踐強化學習算法的道路。本書適閤剛開始接觸強化學習的初學者入門或者有經驗的從業者鞏固和藉鑒。

—— 李可，美國微軟公司高*數據科學傢

這幾年，機器學習因為深度學習的突飛猛進有瞭激動人心的進展，強化學習技術由於建模和環境的互動及延遲的反饋獲得瞭較高的學術地位。本書全麵而實用，對強化學習感興趣的朋友來說是難得的教材。

—— 吳雙，依圖科技研究科學傢

目錄

第*部分強化學習入門與基礎知識

1 引言2

1.1 強化學習的概念 2

1.1.1 巴浦洛夫的狗 3

1.1.2 俄羅斯方塊 4

1.2 站在被實驗者的角度看問題 5

1.3 強化學習效果的評估 8

1.3.1 不斷試錯 8

1.3.2 看重長期迴報 8

1.4 強化學習與監督學習 9

1.4.1 強化學習與監督學習的本質 9

1.4.2 模仿學習 10

1.5 強化學習的實驗環境 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 本書的主要內容 15

1.7 參考資料 16

2 數學與機器學習基礎17

2.1 綫性代數基礎 17

2.2 對稱矩陣的性質 21

2.2.1 特徵值與特徵嚮量 21

2.2.2 對稱矩陣的特徵值和特徵嚮量 22

2.2.3 對稱矩陣的對角化 23

2.3 概率論 24

2.3.1 概率與分布 24

2.3.2 *大似然估計 27

2.4 重要性采樣 29

2.5 信息論基礎 33

2.6 KL 散度 35

2.7 凸函數及其性質 39

2.8 機器學習的基本概念 41

2.9 機器學習的目標函數 43

2.10 總結 45

3 優化算法47

3.1 梯度下降法 47

3.1.1 什麼是梯度下降法 47

3.1.2 優雅的步長 48

3.2 動量算法 53

3.3 共軛梯度法 59

3.3.1 精妙的約束 59

3.3.2 共軛 60

3.3.3 優化步長的確定 63

3.3.4 Gram-Schmidt 方法 64

3.3.5 共軛梯度 65

3.4 自然梯度法 69

3.4.1 基本概念 69

3.4.2 Fisher 信息矩陣 71

3.4.3 自然梯度法目標公式 76

3.5 總結 77

4 TensorFlow 入門78

4.1 TensorFlow 的基本使用方法 78

4.2 TensorFlow 原理介紹 82

4.2.1 創建變量的scope 83

4.2.2 創建一個Variable 背後的故事 89

4.2.3 運算操作 94

4.2.4 tf.gradients 96

4.2.5 Optimizer 102

4.2.6 TensorFlow 的反嚮傳播技巧 106

4.2.7 arg_scope 的使用 109

4.3 TensorFlow 的分布式訓練 113

4.3.1 基於MPI 的數據並行模型 114

4.3.2 MPI 的實現：mpi_adam 121

4.4 基於TensorFlow 實現經*網絡結構 122

4.4.1 多層感知器 122

4.4.2 捲積神經網絡 124

4.4.3 循環神經網絡 126

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

14.5 從樣本中學習 342

14.6 總結 344

14.7 參考資料 344

15 反嚮強化學習算法2.0 345

15.1 *大熵模型 345

15.1.1 指數傢族 346

15.1.2 *大熵模型的推導 349

15.1.3 *大熵模型的實現 354

15.2 *大熵反嚮強化學習 356

15.3 GAIL 361

15.3.1 GAN 的基本概念 361

15.3.2 GAN 的訓練分析 363

15.4 GAIL 實現 367

15.5 總結 370

15.6 參考資料 370

目錄

深入淺齣強化學習：原理入門
	定價	79.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年01月
	開本	16
	作者	郭憲，方勇純 著
	裝幀	平裝
	頁數	256
	字數
	ISBN編碼	9787121329180

內容簡介

《深入淺齣強化學習：原理入門》用通俗易懂的語言深入淺齣地介紹瞭強化學習的基本原理，覆蓋瞭傳統的強化學習基本方法和當前炙手可熱的深度強化學習方法。開篇從*基本的馬爾科夫決策過程入手，將強化學習問題納入到嚴謹的數學框架中，接著闡述瞭解決此類問題*基本的方法——動態規劃方法，並從中總結齣解決強化學習問題的基本思路：交互迭代策略評估和策略改善。

基於這個思路，分彆介紹瞭基於值函數的強化學習方法和基於直接策略搜索的強化學習方法。*後介紹瞭逆嚮強化學習方法和近年具有代錶性、比較前沿的強化學習方法。

除瞭係統地介紹基本理論，書中還介紹瞭相應的數學基礎和編程實例。因此，《深入淺齣強化學習：原理入門》既適閤零基礎的人員入門學習、也適閤相關科研人員作為研究參考。

目錄

1 緒論 1

1.1 這是一本什麼書 1

1.2 強化學習可以解決什麼問題 2

1.3 強化學習如何解決問題 4

1.4 強化學習算法分類及發展趨勢 5

1.5 強化學習仿真環境構建 7

1.5.1 gym安裝及簡單的demo示例 8

1.5.2 深入剖析gym環境構建 10

1.6 本書主要內容及安排 12

第*篇 強化學習基礎 17

2 馬爾科夫決策過程 18

2.1 馬爾科夫決策過程理論講解 18

2.2 MDP中的概率學基礎講解 26

2.3 基於gym的MDP實例講解 29

2.4 習題 34

3 基於模型的動態規劃方法 36

3.1 基於模型的動態規劃方法理論 36

3.2 動態規劃中的數學基礎講解 47

3.2.1 綫性方程組的迭代解法 47

3.2.2 壓縮映射證明策略評估的收斂性 49

3.3 基於gym的編程實例 52

探索智能的邊界：一本關於決策、學習與控製的深度剖析 在這個信息爆炸、技術飛速發展的時代，我們無時無刻不在與智能進行著對話，無論是智能手機的語音助手，還是自動駕駛汽車的精準判斷，亦或是醫療診斷的輔助決策，背後都凝聚著人類對“智能”不懈的追求。而其中一個至關重要的領域，便是如何讓機器像生物一樣，通過與環境的互動來學習和進步，從而在復雜多變的世界中做齣最優的決策。本書正是為那些渴望深入理解這一強大範式的讀者所準備的。 我們不迴避挑戰，而是直麵智能的核心——強化學習。這門學科並非新鮮事物，其思想根源可以追溯到心理學中的行為主義學習理論，而如今，它已經發展成為人工智能領域最活躍、最具潛力的分支之一。強化學習的核心在於，一個智能體（Agent）通過在某個環境（Environment）中執行一係列動作（Action），並接收環境反饋的奬勵（Reward）或懲罰（Penalty），來學習一種最優的策略（Policy），以最大化纍積的總奬勵。這個過程，就好比我們小時候學習騎自行車，摔倒瞭會感到疼痛（懲罰），學會瞭則能自由穿梭（奬勵），我們通過不斷嘗試和糾錯，最終掌握瞭騎行的技巧。 本書將帶領您踏上一段深入的探索之旅，從強化學習最基礎的理論基石齣發，層層遞進，揭示其核心算法的奧秘，並結閤時下最流行、最強大的深度學習框架，為您提供切實可行的實現路徑。我們堅信，理論的深度與實踐的廣度是理解任何復雜技術不可或缺的兩翼。 理論的骨架：揭示算法的精髓 我們將從強化學習最基本的概念模型——馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）開始。理解MDP至關重要，它為我們提供瞭一個嚴謹的數學框架來描述強化學習問題，包括狀態（State）、動作（Action）、轉移概率（Transition Probability）、奬勵函數（Reward Function）以及摺扣因子（Discount Factor）等關鍵要素。我們將詳細解析這些概念如何協同工作，構建起一個動態的決策場景。 緊接著，我們將深入探討強化學習的兩大核心求解範式：價值函數方法和策略梯度方法。 價值函數方法關注的是學習一個價值函數，該函數衡量在某個狀態下采取某個動作，或者僅處於某個狀態，未來能夠獲得的期望總奬勵。其中，貝爾曼方程（Bellman Equation）將是理解價值函數迭代更新的關鍵。我們將詳細講解Q-learning和SARSA等經典的時序差分（Temporal-Difference, TD）學習算法。Q-learning是一種離策略（Off-policy）算法，它能從任何策略的經驗中學習最優Q值，而SARSA則是另一種在綫（On-line）的時序差分算法，它是一種同策略（On-policy）算法，直接遵循當前策略進行學習。理解它們之間的異同，以及各自的適用場景，對於構建高效的學習係統至關重要。 策略梯度方法則直接學習一個策略函數，該函數映射狀態到動作的概率分布。這類方法的好處在於，它們可以直接優化目標策略，並且能夠處理連續動作空間的問題。我們將介紹REINFORCE算法，這是策略梯度方法的一個基礎版本，它通過濛特卡羅采樣來估計梯度。之後，我們會進一步講解更高級的策略梯度算法，如Actor-Critic方法。Actor-Critic方法將價值函數和策略函數結閤起來，Actor（策略網絡）負責選擇動作，Critic（價值網絡）負責評估Actor的錶現，兩者協同工作，可以更穩定、更高效地進行學習。 隨著深度學習的興起，強化學習迎來瞭新的突破。我們將詳細介紹深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）中的裏程碑式算法，這些算法將深度神經網絡的強大特徵提取能力與強化學習的決策能力相結閤，極大地擴展瞭強化學習的應用範圍。 深度Q網絡（Deep Q-Network, DQN）是深度強化學習的開創性工作之一。我們將深入剖析DQN如何利用捲積神經網絡（CNN）來處理高維度的輸入（如圖像），並引入經驗迴放（Experience Replay）和目標網絡（Target Network）等關鍵技術，來解決深度網絡與時序差分學習結閤時産生的樣本相關性和不穩定性問題。 策略梯度方法的進階也伴隨著深度學習的融閤。我們將探討Trust Region Policy Optimization (TRPO)和Proximal Policy Optimization (PPO)等算法。TRPO通過限製策略更新的步長，確保策略的單調改進，從而提高學習的穩定性。PPO則在TRPO的基礎上進行瞭簡化，使其更易於實現和調整，是目前應用最廣泛的策略梯度算法之一。 Actor-Critic方法的深度化也將是重點。我們將深入介紹Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)算法，它通過並行訓練多個智能體，異步更新共享模型參數，顯著加快瞭訓練速度。Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法則適用於連續動作空間，它結閤瞭DQN的經驗迴放和目標網絡思想，並使用瞭確定性策略。Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)和Soft Actor-Critic (SAC)則是DDPG的改進版本，它們在穩定性和樣本效率方麵都有顯著提升。 實踐的翅膀：TensorFlow賦能智能體 理論的理解固然重要，但將這些復雜的算法轉化為實際可運行的代碼，並讓智能體在真實或模擬環境中學習，纔是檢驗學習成果的關鍵。本書將係統地介紹如何利用TensorFlow這一強大的深度學習框架來實現這些強化學習算法。 我們將從TensorFlow的基礎概念入手，包括張量（Tensor）、計算圖（Computation Graph）、變量（Variable）、優化器（Optimizer）等，為您構建起使用TensorFlow進行深度學習編程的堅實基礎。 隨後，我們將針對前麵介紹的每一類核心算法，提供詳細的TensorFlow實現示例。您將學習到如何構建不同結構的神經網絡，如全連接網絡（Fully Connected Network）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並將它們作為價值函數網絡或策略網絡。 對於Q-learning及其深度版本，我們將演示如何構建DQN，包括如何管理經驗迴放緩衝區，如何構建和更新目標網絡，以及如何實現TD誤差的計算和反嚮傳播。 對於策略梯度方法，我們將展示如何構建策略網絡，如何計算策略梯度，以及如何利用REINFORCE、PPO等算法進行策略更新。 對於Actor-Critic方法，我們將演示如何同時構建Actor和Critic網絡，以及如何協調它們的學習過程。 除瞭算法本身的實現，我們還將介紹強化學習開發中的一些重要工具和技術，例如： Gymnasium (前身Gym)：這是一個由OpenAI維護的強化學習環境庫，提供瞭豐富的標準環境，如CartPole、MountainCar、Pong等，您可以方便地在這些環境中測試和訓練您的智能體。我們將演示如何使用Gymnasium創建和交互環境。 TensorBoard：這是一個強大的可視化工具，可以幫助您監控訓練過程中的各種指標，如損失函數、奬勵麯綫、網絡參數變化等，從而更好地理解和調試您的模型。 模型保存與加載：學習如何保存訓練好的模型，以便後續進行評估或部署。 應用的前沿：開啓智能決策的新篇章 理解瞭核心算法和掌握瞭實現工具，您便具備瞭構建智能決策係統的能力。本書的內容將覆蓋強化學習在諸多領域的廣泛應用，包括但不限於： 遊戲AI：從簡單的 Atari 遊戲到復雜的策略遊戲，強化學習在創造強大的遊戲AI方麵取得瞭輝煌成就。 機器人控製：讓機器人學會行走、抓取、導航等復雜動作，從而在工業製造、物流配送等領域大放異彩。 推薦係統：根據用戶的曆史行為和偏好，實時調整推薦策略，為用戶提供更個性化的內容。 自動駕駛：讓車輛在復雜的交通環境中自主感知、決策和控製，實現安全高效的齣行。 金融交易：開發能夠自動進行股票買賣、風險管理的交易策略。 資源管理：優化數據中心的資源分配、能源調度等，提高效率，降低成本。 本書並非簡單地堆砌算法和代碼，而是緻力於引導讀者建立清晰的邏輯思維和解決問題的能力。我們注重對算法原理的深入剖析，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然。通過大量的圖示、詳細的推導過程和清晰的代碼注釋，我們希望能幫助您跨越理論與實踐的鴻溝。 無論您是希望從零開始係統學習強化學習的研究者、工程師，還是已經具備一定基礎，希望深入掌握核心算法並將其應用於實際問題的開發者，亦或是對人工智能的未來充滿好奇，想要探索智能邊界的愛好者，本書都將是您不可或缺的夥伴。 加入我們，一起踏上這場激動人心的智能探索之旅，用算法和代碼，塑造未來！

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網公司從事算法工作的工程師，我一直關注著機器學習領域的最新發展，尤其是強化學習，因為它在解決序列決策問題方麵有著獨特的優勢。市麵上有很多關於強化學習的書籍，但真正能做到理論與實踐兼顧，並且內容詳實的卻不常見。這套書的標題吸引瞭我，特彆是“核心算法與TensorFlow實現”的字樣，這正是我目前迫切需要的。我希望這本書能夠詳細講解DDPM、PPO、SAC等主流的強化學習算法，並提供清晰的TensorFlow代碼示例，讓我能夠理解這些算法的原理，並且能夠快速地將其應用於實際項目中。我特彆期待它在算法的調優、超參數選擇以及在實際復雜場景下的應用經驗方麵能有所分享，這對於提高算法的性能和魯棒性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我最先被吸引的是它厚實的分量和那股紙張特有的油墨香。作為一名在AI領域摸爬滾打瞭幾年的從業者，我一直對強化學習這個方嚮有著濃厚的興趣，但總覺得在理論的深度和實際落地的結閤上，始終隔著一層窗戶紙。市麵上關於強化學習的書籍不少，但真正能讓我這種有一定基礎的讀者感到“夠味”的卻不多。這套書的標題就直接戳中瞭我的痛點，尤其是“核心算法與TensorFlow實現”和“原理入門機”，讓我看到瞭既有理論深度，又有實戰指導的希望。我期待著它能像一把鑰匙，幫我打開強化學習更深層次的大門，讓我能夠理解那些看似復雜精妙的算法背後的邏輯，並且能夠親手在TensorFlow這樣一個強大的框架下將它們實現齣來，不再是紙上談兵。我特彆關注它在算法的推導過程和數學原理的講解上是否足夠清晰透徹，同時也希望能看到一些能夠體現算法精髓的實際案例，比如在遊戲AI、機器人控製或者推薦係統等領域的應用，這樣纔能更好地將理論與實踐結閤起來。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對新科技充滿好奇的愛好者，平時喜歡在技術博客和論壇上瞭解AI的最新進展。最近，我發現強化學習在很多領域都取得瞭令人矚目的成就，比如AlphaGo下圍棋的驚人錶現，還有在自動駕駛、遊戲AI等方麵展現齣的巨大潛力。於是，我萌生瞭深入瞭解這個領域的想法。這套書的書名讓我覺得它非常適閤我這樣的初學者，既有“精要”和“核心算法”，又有“深入淺齣”和“原理入門”，聽起來就像是一本能夠引導我一步步走進強化學習世界的指南。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言來解釋那些復雜的概念，避免過多的數學公式和晦澀的術語，讓我能夠輕鬆愉快地學習。同時，我也期待它能提供一些有趣的例子和實際的應用場景，讓我感受到強化學習的魅力，激發我對這個領域更深入的探索熱情。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能充滿熱情的自學者，一直在尋找能夠係統學習強化學習的優質資源。之前接觸過一些零散的資料，但總覺得不夠係統和深入。這套書的組閤，特彆是“強化學習精要”和“深入淺齣強化學習”，讓我看到瞭一個完整的學習路徑。我希望第一本書能夠幫助我建立起對強化學習的整體認知，瞭解其基本框架和核心思想，然後通過第二本書“深入淺齣”地學習具體的算法原理，比如DQN、A3C等，並且能夠通過TensorFlow的實現來加深理解。我非常看重教材的邏輯性、清晰度和知識的連貫性，希望它能循序漸進，讓我能夠從零開始，逐步掌握強化學習的精髓。如果書中包含一些思維導圖或者知識梳理的章節，那將對我鞏固學習內容非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺簡潔大方的，沒有過多花哨的元素，反而給人一種沉甸甸的專業感。我是一名還在讀研的學生，目前正在進行一項關於智能決策的研究，而強化學習正是其中的關鍵技術之一。在導師的推薦下，我入手瞭這套書，希望能係統地梳理和深化我對強化學習的理解。我尤其看重的是它在“原理入門”方麵的闡述，希望它能從最基礎的概念講起，比如馬爾可夫決策過程（MDP）、貝爾曼方程等等，並逐步深入到Q-learning、SARSA這些經典算法，讓我能夠構建起堅實的理論基礎。同時，我也會仔細研讀它關於TensorFlow實現的部分，學習如何用代碼去搭建和訓練強化學習模型，這對於我未來的研究課題至關重要。我相信，通過閱讀這套書，我能夠對強化學習的內在機製有更深刻的認識，並且掌握運用TensorFlow進行實際模型開發的能力，為我的學術研究打下堅實的基礎。