深度強化學習理論與實踐
龍強 章勝
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龍強 章勝
本書比較全面、系統地介紹了深度強化學習的理論和算法，並配有大量的案例和編程實現。全書核心內容可以分爲3部分，第一部分爲經典強化學習，包括第2、3、4章，主要內容有動態規劃法，蒙特卡洛法、時序差分法；第二部分爲深度強化學習，包括第6、7、8章，主要內容有值函數近似法、策略梯度法、策略梯度法進階；第三部分重點介紹了深度強化學習的經典應用——AlphaGo系列算法。另外，作爲理論和算法的輔助，第1章介紹了強化學習的模型，第5章簡單介紹了深度學習和PyTorch編程框架。 本書可以作爲理工科大學相關專業研究生的學位課教材，也可以作爲人工智能、機器學習相關專業高年級本科生的選修課教材，還可以作爲相關領域學術研究人員、教師和工程技術人員的參考資料。
碼術結合，又不硬衝篇幅，行家裏手之作👍
很多看其他書不明白的地方，這本書都給瞭解答。而且思路很清晰
本書含有大量數學推導，配以文字解釋和代碼例證，非常清晰透徹地解釋了不同算法的適用場景、問題以及現有的改進方案。 而且不同章節之間的內容相互呼應。有些章節難以理解的內容，與後續章節相結合，會加深讀者的對該內容的理解。 全書從頭到尾保持了相當高的質量，實爲研究、應用強化學習的必讀書目。