邊做邊學深度強化學習：PyTorch程序設計實踐

絕大多數技術類書籍，讀下來的結果，都是以其昏昏使人昭昭。很多作者自己也整的不是很明白，所以都是人云亦云長篇大論，要麼故弄玄虛滿篇符號，最後弄的雲山霧罩，真正能做到深入淺出把技術講清楚的少之又少。 讀過這兩本日本人寫的技術書籍（另一本是關於深度學習的），究起理論來其實距離深入淺出也還差得遠，不過好在他們能避繁就簡，對複雜的數學部分能夠用形象的自然語言類比說明，配合一些必要的數學符號，基本把原理說清楚了。再加上代碼可以直接運行看到結果，對於深度學習和強化學習的入門的確是有幫助的，值得讀一讀。

強化學習描述了agent在環境中，通過自身的狀態，採取動作，從而獲得獎勵並改變自身狀態，通過循環這個過程，追求獎勵的最大化，一般用於遊戲AI或者策略AI中。書中介紹了基礎算法: 策略迭代、q learning 、sarsa，深度學習：DQN、DDQN，融合算法: AC,  A2C, A3C。書裏面的例子很全，可以結合代碼更好的理解。

比較簡單的一本書，快速看看入門。 優點：代碼講解詳細 缺點：知識點不深入

化繁爲簡，既沒有複雜的符號邏輯，也沒有大篇幅的公式推導，皆在讓讀者快速上手，使用深度強化學習方法解決問題。

值得多讀讀，後續做實驗不懂時再回頭翻一翻吧

只適合入門，強化學習算是作爲ann的集大成，該書入門了就沒必要再翻讀，不然浪費時間。不過作爲入門目的，強推

挺好，第六章以前寫的非常好了！深入淺出，言簡意賅！通俗易懂，講的非常清楚！選擇的案例也非常有代表性。最後兩章看不懂主要是我自己的問題。

囫圇吞棗看完，對深度強化學習感興趣的，可以一看，挺不錯

用jupyter跟着學可以很快上手，教學邏輯也很清晰。