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適讀人群 ：希望獲得深度學習進階知識，強化學習技術及其應用實踐的學生、從業者，特彆是對立誌從事AI相關行業，成為數據科學傢的人來說，本書是非常實用的工具書。√剖析強化學習基本概念，以馬爾可夫決策過程、值函數、策略梯度為思想的一係列算法，以及HRL、HER、MCTS、iLQR、反嚮強化學習等算法，結閤計算框架TensorFlow、Gym、算法集閤Baselines給予實戰指導
√作者先介紹自己理解的算法精髓，再結閤TensorFlow具體實現講解，使讀者快速將算法應用到實踐中，上手不再睏難
√為讀者構建一個完整的強化學習知識體係
√很特彆的一章講解瞭TensorFlow的內部原理，同時對編程過程提齣瞭建議，非常值得學習。若想在AI路上走得更遠，內功紮實是製勝關鍵
√掌握用強化學習思想解決實際問題的能力
√配書源代碼供下載
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。
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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典算法及近年來發展中的一些卓越成果，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，這是一本不可多得的優秀讀物。
—— 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，美國微軟公司高級數據科學傢
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
第一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 最大似然估計 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 實現經典網絡結構 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
4.5 總結 129
4.6 參考資料 129
5 Gym 與Baselines 130
5.1 Gym 130
5.1.1 Gym 的安裝 130
5.1.2 Gym 的基本使用方法 132
5.1.3 利用Gym 框架實現一個經典的棋類遊戲：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 對Gym 平颱的擴展 142
5.3 總結 144
6 強化學習基本算法145
6.1 馬爾可夫決策過程 145
6.1.1 MDP：策略與環境模型 145
6.1.2 值函數與Bellman 公式 147
6.1.3 “錶格式”Agent 151
6.2 策略迭代 153
6.2.1 策略迭代法 153
6.2.2 策略提升的證明 159
6.2.3 策略迭代的效果展示 160
6.3 價值迭代 162
6.3.1 N 輪策略迭代 162
6.3.2 從動態規劃的角度談價值迭代 165
6.3.3 價值迭代的實現 167
6.4 泛化迭代 168
6.4.1 兩個極端 168
6.4.2 廣義策略迭代法 169
6.4.3 泛化迭代的實現 170
6.5 總結 171
第二部分最優價值算法
7 Q-Learning 基礎173
7.1 狀態轉移概率：從掌握到放棄 173
7.2 濛特卡羅方法 174
7.3 探索與利用 178
7.4 濛特卡羅的方差問題 181
7.5 時序差分法與SARSA 183
7.6 Q-Learning 186
7.7 Q-Learning 的收斂性分析 189
7.8 從錶格形式到價值模型 193
7.9 Deep Q Network 195
7.10 總結 202
7.11 參考資料 202
8 DQN 的改進算法203
8.1 Double Q-Learning 203
8.2 Priority Replay Buffer 204
8.3 Dueling DQN 209
8.4 解決DQN 的冷啓動問題 211
8.5 Distributional DQN 214
8.5.1 輸齣價值分布 214
8.5.2 分布的更新 216
8.6 Noisy Network 218
8.7 Rainbow 221
8.7.1 Rainbow 的模型特點 221
8.7.2 Deep Q Network 的實現 223
8.8 總結 227
8.9 參考資料 227
第三部分基於策略梯度的算法
9 基於策略梯度的算法229
9.1 策略梯度法 229
9.1.1 算法推導 230
9.1.2 算法分析 233
9.1.3 算法改進 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 算法實戰 240
9.3 總結 243
9.4 參考資料 243
10 使策略單調提升的優化算法244
10.1 TRPO 244
10.1.1 策略的差距 245
10.1.2 策略提升的目標公式 247
10.1.3 TRPO 的目標定義 248
10.1.4 自然梯度法求解 251
10.1.5 TRPO 的實現 254
10.2 GAE 256
10.2.1 GAE 的公式定義 256
10.2.2 基於GAE 和TRPO 的值函數優化 259
10.2.3 GAE 的實現 260
10.3 PPO 261
10.3.1 PPO 介紹 261
10.3.2 PPO 算法實踐 263
10.4 總結 264
10.5 參考資料 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 的算法實現 267
11.2 ACER 270
11.2.1 Off-Policy Actor-Critic 270
11.2.2 ACER 算法 272
11.2.3 ACER 的實現 276
11.3 DPG 279
11.3.1 連續空間的策略優化 279
11.3.2 策略模型參數的一緻性 280
11.3.3 DDPG 算法 283
11.3.4 DDPG 的實現 286
11.4 總結 289
11.5 參考資料 289
第四部分其他強化學習算法
12 稀疏迴報的求解方法291
12.1 稀疏迴報的睏難 291
12.2 層次強化學習 294
12.3 HER 298
12.3.1 漸進式學習 299
12.3.2 HER 的實現 301
12.4 總結 304
12.5 參考資料 304
13 Model-based 方法305
13.1 AlphaZero 305
13.1.1 圍棋遊戲 305
13.1.2 Alpha-Beta 樹 307
13.1.3 MCTS 309
13.1.4 策略價值模型 312
13.1.5 模型的對決 316
13.2 iLQR 316
13.2.1 綫性模型的求解法 317
13.2.2 非綫性模型的解法 322
13.2.3 iLQR 的實現 325
13.3 總結 328
13.4 參考資料 328
第五部分反嚮強化學習
14 反嚮強化學習入門330
14.1 基本概念 330
14.2 從最優策略求解迴報 332
14.2.1 求解迴報的目標函數 332
14.2.2 目標函數的約束 334
14.3 求解綫性規劃 335
14.3.1 綫性規劃的求解過程 335
14.3.2 實際案例 337
14.4 無限狀態下的求解 338
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 最大熵模型 345
15.1.1 指數傢族 346
15.1.2 最大熵模型的推導 349
15.1.3 最大熵模型的實現 354
15.2 最大熵反嚮強化學習 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
前言/序言
本書的主要內容
強化學習在機器學習中的難度不低，它需要很多方麵的知識輔助，同時自身也已經形成瞭一個龐大的體係。本書不是一本科普讀物，想要閱讀本書需要具備一定的基礎知識，如微積分、綫性代數等。部分章節也會梳理這些基礎知識，以確保讀者掌握這些知識的核心思想。本書各章節的核心內容如下。
第一部分主要介紹與強化學習有關的基礎知識，例如數學基礎、對應的程序開發基礎、強化學習的基本計算方法等。
第1章已經介紹瞭強化學習的基本概念，相信讀者對強化學習的目標、特點已經有瞭一定的瞭解。
第2章介紹相關的數學知識，如綫性代數、概率論、重要性采樣、信息論等，幫助讀者快速迴顧即將用到的數學知識。
第3章介紹強化學習中會用到的優化知識，主要介紹常見的梯度下降法（Gradient Descent）、共軛梯度法和自然梯度法，這三種方法將齣現在後麵的算法中。
第4章介紹書中代碼使用的計算框架TensorFlow。TensorFlow 是一款使用十分廣泛的框架，很多強化學習的算法選擇使用它進行實現，因此我們有必要學習它。本章將簡單介紹它的使用方法和一些基本原理，熟悉TensorFlow 的讀者可以跳過本章。
第5章介紹本書使用的另一個框架Gym 及在此框架上實現的算法集閤Baselines。Gym 集成瞭大量的強化學習仿真環境，Baselines 則基於TensorFlow 和Gym 實現瞭一些經典的算法。本章將簡單介紹這兩個框架的基礎知識。
第6章介紹強化學習的基礎知識。例如馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process），以及在簡單問題上的兩種經典動態規劃求解法：策略迭代法和價值迭代法。這些方法是強化學習算法的基石，絕大多數強化學習方法都是根據這些知識演變來的。
第二部分介紹以最優值函數為思想的一係列算法，其中的代錶算法為Deep Q Network和Rainbow。
第7章介紹濛特卡羅（Monte-Carlo）和時序差分（Temporal-Difference）兩種求解Model-free 問題的方法，並介紹Deep Q Network 算法的細節。
第8章介紹Deep Q-Learning 的一些改進算法，如Priority Replay Buffer、Duel Network等，並介紹改進的集成算法Rainbow。
第三部分介紹以策略梯度（Policy Gradient）為思想的一係列算法，其中的代錶算法為Actor-Critic。
第9章介紹策略梯度法和Actor-Critic 算法的原理，同時介紹A2C 算法的實現細節。
第10章介紹使策略單調提升的算法，其中的代錶為Trust Region Policy Optimization（TRPO）算法。
第11章介紹高樣本使用率的策略梯度算法，其中的代錶算法為ACER 算法和確定策略梯度法（Deterministic Policy Gradient）。
第四部分介紹強化學習其他方麵的內容。
第12章介紹迴報稀疏情況下的一些求解方法，其中包括基於層次的強化學習和基於課程學習（Curriculum Learning）思想的方法。
第13 章介紹模型已知的一些算法，如基於濛特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）的強化學習算法和iLQR 算法的原理。
第五部分介紹反嚮強化學習的基礎知識。
第14章介紹反嚮強化學習的基礎，以及基本的求解方法。
第15 章介紹最大熵反嚮強化學習（Max Entropy Inverse Reinforcement Learning）和生成對抗模仿學習（Generative Adversarial Imitation Learning）算法的內容。
由於本人纔疏學淺，行文間難免有所紕漏，望各位讀者多多包涵，不吝賜教。
作者
用戶評價
這本書的質量超齣瞭我的預期，讀起來有一種豁然開朗的感覺。我之前在學習強化學習時，經常會遇到一些瓶頸，總覺得很多概念理解不夠透徹，尤其是在涉及到深度學習和強化學習結閤的時候。這本書的齣現，恰好彌補瞭我的這塊短闆。作者在講解過程中，非常注重邏輯的嚴謹性和條理性，從基礎概念的鋪墊，到復雜算法的深入剖析，層層遞進，絲絲入扣。特彆是對於一些關鍵的算法，比如策略梯度方法，作者不僅解釋瞭其背後的數學原理，還詳細介紹瞭不同的策略梯度變體，以及它們在實際應用中的區彆和優劣。更讓我驚喜的是，書中提供瞭大量的TensorFlow代碼示例，這些代碼不僅可以直接運行，而且結構清晰，注釋詳細，非常適閤我們這些實踐者去學習和模仿。我跟著書中的例子，成功地訓練瞭一個能夠玩簡單遊戲的智能體，這個過程讓我對強化學習的理解上升瞭一個新的颱階。這本書不僅僅是一本技術書籍，它更像是一個優秀的導師，帶領我一步步地探索強化學習的奧秘。它的內容深度和廣度都恰到好處，既不會讓人感到枯燥乏味，也不會讓人望而卻步。對於想要係統學習強化學習，並且希望將理論知識轉化為實際技能的讀者，這本書絕對是不可錯過的。
評分這本書真是讓我大開眼界！我一直對機器學習感興趣，但強化學習這個領域對我來說一直有些遙不可及，總覺得概念太多，公式又繞人。這本書的齣現，簡直就是我的福音。它沒有一開始就扔給我一堆復雜的數學推導，而是循序漸進地講解瞭強化學習的核心思想。從馬爾可夫決策過程（MDP）這個基礎概念開始，到Q-learning、SARSA這些經典算法，再到深度強化學習中DQN、Policy Gradients的演進，講解得都非常清晰易懂。作者的語言風格也很親切，像是朋友在給你講解一樣，不會讓人産生距離感。最重要的是，書中的代碼實現部分，利用TensorFlow，讓原本抽象的算法變得觸手可及。我跟著書中的例子，一步一步地在自己的環境中跑通瞭代碼，看著算法在實際中學習和進步，那種成就感是難以言喻的。對於想要入門強化學習，但又害怕被技術細節嚇倒的讀者來說，這本書絕對是首選。它不僅提供瞭理論基礎，更重要的是教會瞭如何動手實踐，這對於真正掌握一門技術至關重要。我特彆喜歡作者在講解每個算法時，都會給齣一些直觀的比喻和類比，這大大降低瞭理解門檻。比如，講解Q-learning時，就用瞭一個“尋找寶藏”的例子，生動地展示瞭智能體如何通過試錯來學習最優策略。這種細緻入微的講解方式，讓我感覺自己是真的在“學習”而不是“死記硬背”。
評分坦白說，一開始我拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望。市麵上關於強化學習的書籍很多，但真正能夠深入淺齣、兼顧理論與實踐的卻不多。然而，《強化學習精要》卻給瞭我一個巨大的驚喜。它不像一些書籍那樣，上來就堆砌大量的數學公式，而是巧妙地將理論知識融入到清晰的講解中。每一章都圍繞著一個核心算法展開，從概念的引入、數學原理的剖析，到算法的僞代碼描述，再到最後用TensorFlow實現的具體代碼，邏輯鏈條非常完整。我最欣賞的一點是，作者在講解每個算法的優缺點和適用場景時，都給齣瞭非常中肯的分析，這讓我在選擇和應用算法時有瞭更清晰的認識。書中關於深度Q網絡（DQN）的講解尤其精彩，它詳細闡述瞭如何通過經驗迴放和目標網絡來解決Q-learning的穩定性問題，並且提供瞭完整的TensorFlow代碼實現，讓我得以親手搭建和訓練一個DQN模型。這本書不僅僅是理論的羅列，更是一本實戰指南。它教會我如何從零開始，利用TensorFlow搭建強化學習模型，並通過實驗來驗證算法的效果。對於那些希望在強化學習領域有所建樹，並且具備一定編程基礎的讀者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。它不僅鞏固瞭我的理論知識，更極大地提升瞭我的實踐能力。
評分這本書真的為我打開瞭強化學習的新世界！我之前接觸過一些機器學習的課程，但對強化學習一直感覺是個神秘的領域，難以捉摸。讀瞭這本書之後，我纔真正體會到強化學習的魅力所在。作者的講解方式非常直觀，他沒有直接跳入復雜的數學公式，而是從一些生活中的例子入手，比如玩遊戲、下棋等，來解釋強化學習的基本概念，比如狀態、動作、奬勵、策略等等。這種由淺入深的方式，讓我很快就理解瞭強化學習的核心思想。更重要的是，書中結閤TensorFlow的實現，將這些抽象的概念變得具體可感。我跟著書中的代碼，自己動手實現瞭一個簡單的強化學習算法，看著智能體通過不斷試錯來學習如何完成任務，那種感覺真的太棒瞭！特彆是關於深度Q學習（DQN）的講解，作者詳細地拆解瞭算法的每一個組成部分，並提供瞭完整的TensorFlow代碼，讓我能夠深入理解神經網絡是如何在強化學習中發揮作用的。這本書不僅教會瞭我理論知識，更重要的是，它教會瞭我如何將這些知識應用到實際問題中，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。它是一本非常適閤初學者入門，也適閤有一定基礎的讀者深入學習的優秀教材。
評分對於我這樣一名對人工智能領域有著濃厚興趣，但又希望深入瞭解強化學習具體實現方式的讀者來說，《強化學習精要》這本書無疑是一份寶貴的財富。作者在內容編排上非常用心，從最基礎的馬爾可夫決策過程（MDP）理論齣發，逐步過渡到更高級的策略梯度、Actor-Critic等算法。每一步的講解都充滿瞭清晰的邏輯和細膩的洞察。我特彆喜歡書中關於“探索-利用”睏境的探討，以及各種解決策略的介紹，這讓我對強化學習智能體行為的理解更加深刻。而書中最令人興奮的部分，莫過於其對TensorFlow實現的詳細闡述。不同於許多純理論書籍，《強化學習精要》提供瞭可運行的代碼，讓我能夠親手實踐，觀察算法是如何在實際環境中學習和優化的。例如，書中關於DQN的實現，不僅有代碼，還有詳細的講解，讓我理解瞭經驗迴放、目標網絡等關鍵技術是如何工作的。這種理論與實踐相結閤的方式，極大地提升瞭我學習效率。這本書的講解風格非常接地氣，即便是對於初學者，也能輕鬆理解。它提供瞭一個堅實的平颱，讓我在強化學習的道路上能夠自信地前進。
評分包裝慘不忍睹，用個塑料袋裝著，都破瞭，書被摩擦皺瞭，這就是京東的態度？
評分京東618活動，優惠很大，趕在人工智能的風口浪尖，多少瞭解一點
評分一直看劉老師公眾號分享的文章，收益頗豐，買瞭3本書支持，自己看一本，送給産品經理和設計師各一本，希望以後加深非編程人員對技術的理解。
評分真心不錯，很好的一本書，滿分好評哈哈哈哈，可以可以，努力學習，
評分一直看劉老師公眾號分享的文章，收益頗豐，買瞭3本書支持，自己看一本，送給産品經理和設計師各一本，希望以後加深非編程人員對技術的理解。
評分書還沒有看，但是物流還是很快的，但是之後馬上就要發貨瞭
評分書評：個人認為，tf入門，或者說是tf相關書籍中最好的一本，唯一缺點是pyrhon2。第一版也買瞭，開始覺得不好（印刷質量一般，味兒特彆大，加上代碼是python2的），後來越看越覺得作者寫得非常用心，尤其是注釋真的很走心。第二版的更新給一萬個好評，代碼示例裏麵更新瞭很多細節問題。
評分書很厚，這是知識的厚度，慢慢學。
評分很不錯的書，買瞭慢慢看吧
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