强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯超 著

图书标签:

• 强化学习
• 深度学习
• TensorFlow
• 机器学习
• 人工智能
• 算法
• 智能体
• 控制
• 决策
• 优化

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121340000

版次：1

商品编码：12344157

包装：平装

丛书名： 博文视点AI系列

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：384

字数：470000

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下的一些求解方法，其中包括基于层次的强化学习和基于课程学习（Curriculum Learning）思想的方法。

第13 章介绍模型已知的一些算法，如基于蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）的强化学习算法和iLQR 算法的原理。

第五部分介绍反向强化学习的基础知识。

第14章介绍反向强化学习的基础，以及基本的求解方法。

第15 章介绍最大熵反向强化学习（Max Entropy Inverse Reinforcement Learning）和生成对抗模仿学习（Generative Adversarial Imitation Learning）算法的内容。

由于本人才疏学浅，行文间难免有所纰漏，望各位读者多多包涵，不吝赐教。

作者

《人工智能的黎明：从逻辑推理到感知智能的飞跃》 图书简介： 在人类文明的长河中，我们一直在不懈地探索智能的本质，以及如何将其赋予机械。从古希腊哲学家们对思维模式的初步构想，到如今人工智能领域的蓬勃发展，这是一个跨越千年的宏大命题。本书《人工智能的黎明：从逻辑推理到感知智能的飞跃》并非聚焦于某个特定技术分支的深入讲解，而是旨在勾勒出人工智能波澜壮阔的发展脉络，重点梳理和阐述驱动其前进的几个关键思想和技术范式，特别是在从早期的符号主义和逻辑推理，逐步迈向更为强大的感知智能和机器学习的演进过程中，那些至关重要的理论基石与里程碑式的突破。 本书的起点，将带您回到人工智能思想的萌芽时期。我们将回顾那些奠定计算机科学与逻辑学基础的先驱们，比如艾伦·图灵提出的“图灵测试”，它不仅是定义机器智能的一个初步标杆，更激发了后世无数关于“机器能否思考”的深刻讨论。我们还会探讨符号主义（Symbolicism）的兴起，这一流派认为智能的核心在于对符号的操作和推理。早期的专家系统、知识图谱的雏形，以及基于规则的推理引擎，都是这一思想的杰出代表。您将了解到，如何通过精心设计的规则集和符号逻辑，模拟人类专家的决策过程，并在特定领域解决复杂问题。然而，符号主义的局限性也随之显现：它们在处理模糊、不确定或需要大规模数据学习的任务时显得力不从心，难以捕捉现实世界中蕴含的丰富、动态的模式。 正是在对符号主义局限性的深刻反思中，人工智能的道路开始转向了另一条更为广阔的方向——统计学习和连接主义。本书将详细剖析机器学习（Machine Learning）作为人工智能核心驱动力的崛起。我们将从最基础的概念讲起，例如监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），并深入浅出地解释它们各自的原理、目标和应用场景。 在监督学习部分，您将理解什么是模型、特征、损失函数，以及如何通过算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等）来学习输入数据与输出标签之间的映射关系。我们将探讨模型评估的重要性，例如准确率、召回率、F1分数，以及如何理解和避免过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）等常见问题。 无监督学习则将带领您探索数据中隐藏的结构和模式，而无需预先标记的标签。聚类（Clustering）算法，如K-Means，将帮助您理解如何将相似的数据点分组；降维（Dimensionality Reduction）技术，如主成分分析（PCA），将揭示如何用更少的维度来表示高维数据，同时保留其关键信息。 本书的重点之一，将集中于神经网络（Neural Networks）的革命性影响。从早期的感知器（Perceptron）到多层感知机（Multi-Layer Perceptron），再到如今深度学习（Deep Learning）的基石——深度神经网络（Deep Neural Networks），您将逐步理解其“学习”的机制。我们将介绍激活函数（Activation Functions）在引入非线性方面的作用，反向传播算法（Backpropagation）如何有效地训练网络，以及各种先进的网络架构，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域的突破，和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变种（如LSTM, GRU）在序列数据处理中的强大能力。 随着计算能力的飞跃式提升和海量数据的可用性，深度学习已经深刻地改变了人工智能的面貌。本书将重点探讨深度学习在感知智能（Perceptual Intelligence）领域所取得的辉煌成就。在计算机视觉（Computer Vision）方面，我们将看到神经网络如何让机器“看见”，从简单的图像分类到复杂的物体检测、图像分割，甚至生成逼真的图像。在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）方面，您将了解到深度学习模型如何赋予机器“理解”和“生成”语言的能力，从词向量（Word Embeddings）的表示，到机器翻译、文本摘要、情感分析，乃至更复杂的对话系统。 本书还特别关注人工智能的“决策智能”方面，虽然不深入探讨强化学习的具体算法，但会阐述其在人工智能发展中的重要地位和概念。您将了解到，强化学习与监督学习和无监督学习的区别在于，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过试错来学习最优策略，以最大化累积奖励。这一范式在诸如游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域展现出巨大的潜力，代表着人工智能迈向自主学习和决策的新阶段。 除了核心的算法和模型，本书还将讨论人工智能发展中的一些重要支撑要素。例如，数据的重要性不言而喻，我们将简要触及数据采集、预处理、标注等关键环节。同时，计算能力的提升，特别是GPU等硬件的发展，是驱动深度学习革命不可或缺的推手。此外，我们还将探讨人工智能的伦理、安全与可解释性（Explainability）等前沿议题，认识到在追求强大智能的同时，也必须关注其社会影响和潜在风险。 《人工智能的黎明：从逻辑推理到感知智能的飞跃》的目标是为读者提供一个清晰、连贯且富有洞察力的人工智能发展全景图。它适合于任何对人工智能的过去、现在和未来感到好奇的读者，无论您是技术爱好者、学生、研究人员，还是希望了解这项颠覆性技术如何塑造我们世界的专业人士。通过阅读本书，您将不仅能够理解人工智能的演进逻辑，更能为深入探索这一激动人心的领域打下坚实的基础，并对其未来的发展趋势产生深刻的认识。本书旨在点燃您对智能科学的探索热情，引领您在人工智能的广阔天地中，看见那黎明时分耀眼的光芒。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名对人工智能领域有着浓厚兴趣，但又希望深入了解强化学习具体实现方式的读者来说，《强化学习精要》这本书无疑是一份宝贵的财富。作者在内容编排上非常用心，从最基础的马尔可夫决策过程（MDP）理论出发，逐步过渡到更高级的策略梯度、Actor-Critic等算法。每一步的讲解都充满了清晰的逻辑和细腻的洞察。我特别喜欢书中关于“探索-利用”困境的探讨，以及各种解决策略的介绍，这让我对强化学习智能体行为的理解更加深刻。而书中最令人兴奋的部分，莫过于其对TensorFlow实现的详细阐述。不同于许多纯理论书籍，《强化学习精要》提供了可运行的代码，让我能够亲手实践，观察算法是如何在实际环境中学习和优化的。例如，书中关于DQN的实现，不仅有代码，还有详细的讲解，让我理解了经验回放、目标网络等关键技术是如何工作的。这种理论与实践相结合的方式，极大地提升了我学习效率。这本书的讲解风格非常接地气，即便是对于初学者，也能轻松理解。它提供了一个坚实的平台，让我在强化学习的道路上能够自信地前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的为我打开了强化学习的新世界！我之前接触过一些机器学习的课程，但对强化学习一直感觉是个神秘的领域，难以捉摸。读了这本书之后，我才真正体会到强化学习的魅力所在。作者的讲解方式非常直观，他没有直接跳入复杂的数学公式，而是从一些生活中的例子入手，比如玩游戏、下棋等，来解释强化学习的基本概念，比如状态、动作、奖励、策略等等。这种由浅入深的方式，让我很快就理解了强化学习的核心思想。更重要的是，书中结合TensorFlow的实现，将这些抽象的概念变得具体可感。我跟着书中的代码，自己动手实现了一个简单的强化学习算法，看着智能体通过不断试错来学习如何完成任务，那种感觉真的太棒了！特别是关于深度Q学习（DQN）的讲解，作者详细地拆解了算法的每一个组成部分，并提供了完整的TensorFlow代码，让我能够深入理解神经网络是如何在强化学习中发挥作用的。这本书不仅教会了我理论知识，更重要的是，它教会了我如何将这些知识应用到实际问题中，让我对未来的学习和研究充满了信心。它是一本非常适合初学者入门，也适合有一定基础的读者深入学习的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我一直对机器学习感兴趣，但强化学习这个领域对我来说一直有些遥不可及，总觉得概念太多，公式又绕人。这本书的出现，简直就是我的福音。它没有一开始就扔给我一堆复杂的数学推导，而是循序渐进地讲解了强化学习的核心思想。从马尔可夫决策过程（MDP）这个基础概念开始，到Q-learning、SARSA这些经典算法，再到深度强化学习中DQN、Policy Gradients的演进，讲解得都非常清晰易懂。作者的语言风格也很亲切，像是朋友在给你讲解一样，不会让人产生距离感。最重要的是，书中的代码实现部分，利用TensorFlow，让原本抽象的算法变得触手可及。我跟着书中的例子，一步一步地在自己的环境中跑通了代码，看着算法在实际中学习和进步，那种成就感是难以言喻的。对于想要入门强化学习，但又害怕被技术细节吓倒的读者来说，这本书绝对是首选。它不仅提供了理论基础，更重要的是教会了如何动手实践，这对于真正掌握一门技术至关重要。我特别喜欢作者在讲解每个算法时，都会给出一些直观的比喻和类比，这大大降低了理解门槛。比如，讲解Q-learning时，就用了一个“寻找宝藏”的例子，生动地展示了智能体如何通过试错来学习最优策略。这种细致入微的讲解方式，让我感觉自己是真的在“学习”而不是“死记硬背”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望。市面上关于强化学习的书籍很多，但真正能够深入浅出、兼顾理论与实践的却不多。然而，《强化学习精要》却给了我一个巨大的惊喜。它不像一些书籍那样，上来就堆砌大量的数学公式，而是巧妙地将理论知识融入到清晰的讲解中。每一章都围绕着一个核心算法展开，从概念的引入、数学原理的剖析，到算法的伪代码描述，再到最后用TensorFlow实现的具体代码，逻辑链条非常完整。我最欣赏的一点是，作者在讲解每个算法的优缺点和适用场景时，都给出了非常中肯的分析，这让我在选择和应用算法时有了更清晰的认识。书中关于深度Q网络（DQN）的讲解尤其精彩，它详细阐述了如何通过经验回放和目标网络来解决Q-learning的稳定性问题，并且提供了完整的TensorFlow代码实现，让我得以亲手搭建和训练一个DQN模型。这本书不仅仅是理论的罗列，更是一本实战指南。它教会我如何从零开始，利用TensorFlow搭建强化学习模型，并通过实验来验证算法的效果。对于那些希望在强化学习领域有所建树，并且具备一定编程基础的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它不仅巩固了我的理论知识，更极大地提升了我的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量超出了我的预期，读起来有一种豁然开朗的感觉。我之前在学习强化学习时，经常会遇到一些瓶颈，总觉得很多概念理解不够透彻，尤其是在涉及到深度学习和强化学习结合的时候。这本书的出现，恰好弥补了我的这块短板。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性和条理性，从基础概念的铺垫，到复杂算法的深入剖析，层层递进，丝丝入扣。特别是对于一些关键的算法，比如策略梯度方法，作者不仅解释了其背后的数学原理，还详细介绍了不同的策略梯度变体，以及它们在实际应用中的区别和优劣。更让我惊喜的是，书中提供了大量的TensorFlow代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详细，非常适合我们这些实践者去学习和模仿。我跟着书中的例子，成功地训练了一个能够玩简单游戏的智能体，这个过程让我对强化学习的理解上升了一个新的台阶。这本书不仅仅是一本技术书籍，它更像是一个优秀的导师，带领我一步步地探索强化学习的奥秘。它的内容深度和广度都恰到好处，既不会让人感到枯燥乏味，也不会让人望而却步。对于想要系统学习强化学习，并且希望将理论知识转化为实际技能的读者，这本书绝对是不可错过的。

评分☆☆☆☆☆

书很好，618满一百减五十，很便宜，还有满199减100，发货也比较快，京东在书方面还是值得信赖

评分☆☆☆☆☆

挺好的618买，很划算，买了好多，怎么可以得京豆啊，难道就是多评论吗？是的，哈哈哈，还可以说什么呢？物流挺快，差不多了吧

评分☆☆☆☆☆

书籍很好，很喜欢！！！！！

评分☆☆☆☆☆

个人带全队的优点在于，他可以把个人能力发挥到极致，一个人完成拿球摆脱、传球渗透甚至最后的射门。但缺点在于，你拿球越多，对手就越容易集中优势兵力去防守。梅西一拿球冰岛就派出三个壮汉去围抢他，而内马尔一拿球瑞士人直接就上脚上手。

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没想到这书这么薄，希望对得起价格。

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语音识别开始应用，职位需求缺口很大，我先学习一下。

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性价比超高，发货速度，一直信赖京东，无论是商品，发货速度。还是配送，都非常棒

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在京东买了很多书，都非常不错，信赖京东自营！

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