揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭伟 著

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• 深度强化学习
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• 技术
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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517062387

版次：1

商品编码：12350539

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》是一本详细介绍深度强化学习算法的入门类图书，涉及深度学习和强化学习的相关内容，是人工智能前沿的研究方向。非常适合想在下一代技术领域立足的人工智能和机器学习算法从业者学习和参考。

机器学习的一个分支是神经网络；神经网络模拟人的大脑，形成神经网络模型，它可以包括很多层次，一般来讲层次越深学习效果越好，很多层的神经网络就是深度学习。

在传统的机器学习中，主要分为非监督学习（unsupervised learning）、监督学习（supervised leaning）和强化学习。强化学习是对决策的学习，简单来讲，强化学习就是用奖励机制，自己调节参数，让算法越来越聪明。

深度强化学习，研究的是如何通过深度学习的方法来解决强化学习的问题。也就是深度学习和强化学习的结合。

《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》一书囊括了强化学习基础知识、马尔科夫决策过程、无模型强化学习、模仿学习、深度学习基础知识、神经网络基本组成、反向传播算法、功能神经网络层、循环神经网络、卷积神经网络（CNN）的基础和结构、循环神经网络（RNN）、深度强化学习基础、蒙特卡洛搜索树、策略梯度算法、深度强化学习算法框架、深度Q学习、双Q学习、异步优越性策略子-评价算法、深度强化学习应用实例等。

深度强化学习算法可应用于量化投资、游戏智能、机器人决策、自动驾驶、无人机等。

内容简介

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL 算法潜力无限，AlphaGo 是目前该算法相当成功的使用案例。DRL 算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划（DP）的算法以及基于策略优化的算法，本书的目的就是要把这两种主要的算法（及设计技巧）讲解清楚，使算法研究人员能够熟练地掌握。

《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》共10 章，首先以AlphaGo 在围棋大战的伟大事迹开始，引起对人工智能发展和现状的介绍，进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习（重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法）和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。最后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。引例、基础知识和实例相结合，方便读者理解和学习。

《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》内容丰富，讲解全面、语言描述通俗易懂，是深度强化学习算法入门的优选。本书适合计算机专业本科相关学生、人工智能领域的研究人员以及所有对机器学习和人工智能算法感兴趣的人员。

目录

第1章 深度强化学习概览

1.1 什么是深度强化学习？

1.1.1 俯瞰强化学习

1.1.2 来一杯深度学习

1.1.3 Hello，深度强化学习

1.2 深度强化学习的学习策略

1.3 本书的内容概要

参考文献

第2章 强化学习基础

2.1 真相--经典的隐马尔科夫模型（HMM）

2.1.1 HMM引例

2.1.2 模型理解与推导

2.1.3 隐马尔科夫应用举例

2.2 逢考必过—马尔科夫决策过程（MDP）

2.2.1 MDP生活化引例

2.2.2 MDP模型

2.2.3 MDP模型引例

2.2.4 模型理解

2.2.5 探索与利用

2.2.6 值函数和动作值函数

2.2.7 基于动态规划的强化问题求解

2.3 糟糕，考试不给题库—无模型强化学习

2.3.1 蒙特卡洛算法

2.3.2 时序差分算法

2.3.3 异步强化学习算法

2.4 学霸来了--强化学习之模仿学习

2.4.1 模仿学习（Imitation Learning）

2.4.2 逆强化学习

本章总结

参考

第3章 深度学习基础

3.1 深度学习简史

3.1.1 神经网络发展史

3.1.2 深度学习的分类

3.1.3 深度学习的应用

3.1.4 深度学习存在的问题

3.2 深度学习基础概念

3.2.1 深度学习总体感知

3.2.2 神经网络的基本组成

3.2.3 深度学习训练

3.2.4 梯度下降法

3.2.5 反向传播算法（BP）

3.3 数据预处理

3.3.1 主成分分析（PCA）

3.3.2 独立成分分析（ICA）

3.3.3 数据白化处理

3.4 深度学习硬件基础

3.4.1 深度学习硬件基础

3.4.2 GPU简介

3.4.3 CUDA编程

本章总结

参考

第4章 功能神经网络层

4.1 激活函数单元

4.2 池化层Pooling layer

4.3 参数开关Dropout

4.4 批量归一化层（Batch normalization layer）

4.5 全连接层

4.6 卷积神经网络

4.7 全卷积神经网络

4.8 循环（递归）神经网络（RNN）

4.9 深度学习的

本章总结

参考

第5章 卷积神经网络（CNN）

5.1 卷积神经网络 CNN 基础

5.1.1 卷积神经网络的历史

5.1.2 卷积神经网络的核心

5.2 卷积神经网络 CNN 结构

5.2.1 深度卷积神经网络CNN

5.2.2 深度卷积神经网络CNN可视化

5.3 经典卷积神经网络架构分析

5.3.1 一切的开始--LeNet

5.3.2 王者回归--AlexNet

5.3.3 起飞的时候--VGG

5.3.4 致敬经典GoogLeNet

5.3.5 没有最深只有更深--ResNet

5.4 对抗网络

5.4.1 对抗网络（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的应用实例

本章总结

参考

第6章 循环神经网络（RNN）

6.1 RNN概览

6.2 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题

6.3 LSTM 的变体

本章总结

参考

第7章：如何写自己的CNN—C语言实现深度学习

7.1 如何写自己的CMake文件

7.2 如何写自己神经网络

7.2.1 激活函数

7.2.2 池化函数

7.2.3 全连接层

7.3 卷积神经网络

7.3.1 CNN网络的构建

7.3.2 CNN前向传播

7.3.3 CNN的反向传播

7.4 文件解析

本章总结

第8章 深度强化学习

8.1 初识深度强化学习

8.1.1 深度强化学习概览

8.1.2 记忆回放（Memory-Replay）机制

8.1.3 蒙特卡罗搜索树

8.2 深度强化学习（DRL）中的值函数算法

8.2.1 DRL中值函数的作用

8.2.2 DRL中值函数理论推导

8.3 深度强化学习中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1 策略梯度的作用和优势

8.3.2 策略梯度的理论推导

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4 策略梯度的优化算法

8.3.5 策略子－评判算法（Actor-Critic）

8.4 深度强化学习网络结构

参考

第9章 深度强化学习算法框架

9.1 深度Q学习

9.2 双Q学习

9.3 异步深度强化学习

9.4 异步优越性策略子-评价算法

9.5 DDPG 算法：

9.6 值迭代网络

本章总结

参考

第10章 深度强化学习应用实例

10.1 Flappy Bird 应用

10.2 Play Pong 应用

10.3 深度地形-自适应应用（Deep Terrain-adaptive应用）

10.4 AlphaGo 254

10.4.1 独立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章总结

参考

附录： 常用的深度学习框架

F.1. 谷歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow 简介

F.1.2 TensorFlow 基础

F.2 轻量级MXNet

F.2.1 MXnet介绍

F.2.2 MXnet基础

F.3 来至UCLA 的Caffe

F.3.1 Caffe 简介

F3.2 Caffe基础

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano简介

F.4.2 Theano基础

F.5 30s 入门的Keras

参考

前言/序言

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种新兴的通用人工智能算法技术，是人工智能迈向智能决策的重要一步。

关于深度强化学习的文章目前比较少，系统介绍深度强化学习的教材几乎没有。本书系统地介绍深度强化学习算法的基础知识。学习该算法的人员需要人工智能相关专业的背景，但是并不需要比较深的背景。本书以一种通俗易懂的、细致的方式对深度强化学习算法进行了讲解，力求帮助读者较快入门。深度强化学习涉及的知识面比较广，但其算法原理并不是想象得那么复杂。因此，本书会对其相关知识点进行简要的介绍，保证没有相关经验的读者也能够很好地理解本书的内容。通过本书的学习，希望读者能够掌握两大类别的深度强化学习算法：基于动态规划的算法以及基于策略梯度的算法。深度强化学习具有较广泛的使用场景，例如游戏决策、量化投资、动画仿真等，希望本书能够帮助读者适应不同的使用场景。

本书特点

● 前沿的研究方向：本书介绍人工智能目前最前沿的研究方向，是通用智能的基础。

● 完备的DRL 入门书籍：囊括经典，紧跟前沿，包括DRL 目前最新研究成果。

● 通俗易懂的讲解：用通俗易懂的语言，结合案例进行解析，适合所有人工智能相关专业的初学者，能帮助他们快速入门。

● 专业的经验：本书密切结合实际应用，是人工智能前沿研究及实践的经验总结。

本书内容安排

第1 章　深度强化学习概览

本章从当前人工智能飞速发展并引起广泛关注的背景出发，概述了深度强化学习的基本知识，强化学习和深度学习的发展历史、基本概念和特点等，以及深度强化学习的两种算法。

第2 章　强化学习基础

传统的强化学习是深度强化学习的基础。本章从马尔科夫模型出发介绍了马尔科夫决策过程，同时用比较通俗的语言介绍了强化学习中的两种问题，有模型强化学习问题以及无模型强化学习问题。现实中无模型强化学习问题是一种非常普遍的情况，因此重点介绍了其中的蒙特卡洛算法以及时序差分算法。

第3 章　深度学习基础

强化学习引入深度学习之后，性能得到了极大的提高。本章重点介绍深度学习的基础，主要从四个方面来介绍：深度学习简史、深度学习的基础概念、数据预处理以及深度学习的硬件基础。本章的学习对于强化学习甚至是机器学习都非常重要。

第4 章　功能神经网络层

功能神经网络层是深度学习的核心部分。本章将介绍深度学习过程中的激活函数、全连接层、参数开关Dropout 以及CNN 和RNN 等。本章最后也介绍了相关的网络设计技巧。

第5 章　卷积神经网络（CNN）

本章用大量的篇幅介绍卷积神经网络，这是因为目前DRL 都是基于CNN 实现的，是希望读者能够迅速掌握其相关知识，不要因为其难点而影响算法的学习。本章主要介绍了CNN 的网络结构、基于CNN 的经典模型，以及基于CNN 的流行应用。

第6 章　循环神经网络（RNN）

循环神经网络虽然不是深度强化学习的重点，但是也是深度学习的一个重要的网络结构，不难预见，基于RNN 的强化学习算法也会不断出现。本章介绍了RNN 的基础，同时介绍了RNN 的两种常见的结构：LSTM 以及GRU。

第7 章　如何实现CNN—用C 语言实现深度学习

本章结合代码，通过CNN 的C 语言实现力求使读者真正地认识神经网络，主要内容涉及和CNN 相关的基础结构，包括激活函数的实现、池化操作以及全连接网络的实现。此外，本章重点对卷积网络进行了讲解，包括前向传播和反向传播的具体实现。

第8 章　深度强化学习

本章介绍了深度强化学习的理论基础，是本书的理论重点，并结合传统的强化学习，介绍了记忆回放（Memory-Replay）机制以及蒙特卡洛搜索树。此外，对主流的两类深度强化学习算法及其结合进行了详细的理论推导。阅读本章需要一定的数学理论基础。

第9 章　深度强化学习算法框架

本章介绍了当前主流的深度强化学习算法框架，例如深度Q 学习算法、异步深度强化学习算法、异步优越性策略子- 评价算法等。

第10 章　深度强化学习应用实例

本章提供了一些深度强化学习的应用实例，希望通过具体的应用案例让读者了解深度强化学习算法。具体实例涉及计算机游戏、3D 动画仿真以及AlphaGo 技术解密。

本书由浅入深，先理论后操作，讲解全面易懂，尤其适合刚刚入门人工智能领域的新手。

适合阅读本书的读者

● 在校计算机专业本科生；

● 人工智能领域研究生；

● 人工智能领域研究员；

● 研究机器学习算法的相关人员；

● 人工智能领域爱好者。

本书源文件下载

本书提供代码源文件，有需要的读者可以通过扫描下面的二维码获取下载链接。若有关于本书的疑问和建议也可以在公众号留言，我们将竭诚为您服务。

编者

揭秘深度强化学习：人工智能机器学习技术丛书 内容简介： 本书旨在为读者提供一套全面而深入的深度强化学习知识体系。不同于市面上浅尝辄止的入门读物，我们力求从理论根基到实战应用，层层剥茧，揭示深度强化学习在人工智能领域的核心地位与强大潜力。全书围绕“理解、掌握、应用”三个核心维度展开，旨在帮助读者不仅知其然，更知其所以然，并能灵活运用这些前沿技术解决实际问题。 第一部分：深度强化学习的理论基石 在这一部分，我们将系统梳理强化学习（RL）的经典理论，为理解深度强化学习（DRL）打下坚实基础。我们将从马尔可夫决策过程（MDP）这一核心框架入手，详细阐述其组成要素：状态（state）、动作（action）、转移概率（transition probability）、奖励函数（reward function）以及折扣因子（discount factor）。我们会深入探讨如何通过值函数（value function）和优势函数（advantage function）来评估状态和动作的好坏，并介绍贝尔曼方程（Bellman equation）在推导最优值函数和最优策略中的关键作用。 接着，我们将区分和解析两大类经典的强化学习算法：基于值（Value-based）的算法和基于策略（Policy-based）的算法。在基于值的方法中，我们将详细讲解Q-learning和SARSA等离散状态动作空间中的经典算法，并深入探讨其核心思想——通过学习最优值函数来推导出最优策略。我们会分析其收敛性条件以及在面对大规模状态空间时的局限性。 在基于策略的方法中，我们将介绍REINFORCE等算法，阐述其直接学习策略函数（policy function）的思想，以及如何通过梯度上升来优化策略。我们将深入分析策略梯度（policy gradient）的计算方法，包括基线（baseline）的使用及其在减少方差方面的作用。 最后，我们将引入Actor-Critic（AC）模型，作为结合值函数和策略函数优势的混合方法。我们将详细解析Actor（策略网络）和Critic（值网络）之间的交互机制，以及如何利用Critic的评估来指导Actor的学习，从而实现更高效的策略优化。 第二部分：深度学习赋能强化学习 本部分将聚焦于如何将深度学习的强大表征能力与强化学习的决策框架相结合，催生出深度强化学习的革命性突破。我们将首先介绍神经网络在强化学习中的关键作用，包括作为函数逼近器（function approximator）来处理高维连续的状态空间和动作空间。 我们将详细介绍深度Q网络（DQN）及其一系列改进。DQN的核心在于使用深度神经网络来逼近Q值函数，从而克服了传统Q-learning在面对海量状态空间时的计算瓶颈。我们将深入讲解DQN的两个关键技术：经验回放（experience replay）和目标网络（target network），并分析它们如何稳定训练过程，避免过拟合和震荡。 紧接着，我们将探索DQN在不同场景下的进一步发展，例如Double DQN、Dueling DQN以及Prioritized Experience Replay等。我们会详细分析这些改进如何解决DQN的局限性，例如过高估计Q值、状态价值独立于动作价值等问题，并提升算法的稳定性和效率。 在策略梯度方法方面，我们将介绍深度策略梯度算法，如Trust Region Policy Optimization（TRPO）和Proximal Policy Optimization（PPO）。TRPO通过引入约束来保证每次策略更新的幅度，避免了破坏性的更新。PPO则通过裁剪损失函数（clipped objective function）来简化TRPO的实现，并在实践中表现出优异的性能和稳定性。我们将深入剖析TRPO和PPO的核心思想，分析它们在保证策略更新可靠性方面的创新之处。 此外，我们还将介绍Actor-Critic模型在深度学习时代的演进，如Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）和Advantage Actor-Critic（A2C）。A3C通过多线程并行执行，异步更新全局参数，极大地提高了学习效率。A2C则是A3C的同步版本，在某些场景下表现更佳。我们将详细解析这些算法的设计理念和实现细节。 第三部分：面向未来的深度强化学习前沿技术 在这一部分，我们将超越经典的DRL算法，深入探讨当前研究的热点和未来的发展方向。 首先，我们将重点关注无模型（Model-free）和基于模型（Model-based）的强化学习的对比与融合。我们将详细解析基于模型的强化学习方法，例如学习环境模型（world model）并利用模型进行规划（planning）。我们将介绍如Dyna-Q等结合了模型学习和模型无关学习的算法。我们会分析基于模型的RL在样本效率方面的优势，以及其在复杂环境中的挑战。 其次，我们将探讨多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）。在多智能体环境中，智能体之间需要相互协作或竞争，这带来了全新的挑战，如信封问题（credit assignment problem）、非平稳环境（non-stationary environment）以及可扩展性问题。我们将介绍中心化训练与去中心化执行（CTDE）等主流MARL框架，并解析如MADDPG等算法。 再次，我们将深入研究具有挑战性的问题，如部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）。在POMDPs中，智能体无法完全感知环境的状态，需要通过历史观测来推断当前状态。我们将介绍基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的DRL算法，如Deep Recurrent Q-Network（DRQN）以及通过信念状态（belief state）进行推理的方法。 我们还将探讨离线强化学习（Offline RL）这一新兴领域。与在线RL需要与环境实时交互不同，离线RL旨在从固定的离线数据集（dataset）中学习最优策略，这在医疗、金融等领域具有重要应用价值。我们将介绍离线RL面临的关键挑战，如数据分布偏移（data distribution shift）和泛化问题，并解析如Behavior Cloning、Batch-Constrained deep Q-learning（BCQ）以及Conservative Q-Learning（CQL）等代表性算法。 此外，我们还会触及一些新兴的研究方向，如模仿学习（Imitation Learning）、元强化学习（Meta-Reinforcement Learning）以及强化学习的可解释性（Explainability in RL）。 第四部分：深度强化学习的实战应用与工具 理论的深度最终需要落脚于实践。本部分将引导读者如何将所学的DRL技术应用于实际场景，并介绍常用的开发工具和框架。 我们将从实际应用的角度出发，选取几个典型的案例进行深入剖析。例如，在游戏领域，我们将回顾AlphaGo、AlphaStar等里程碑式的成果，分析它们所使用的DRL技术。在机器人控制领域，我们将探讨如何利用DRL实现复杂的运动规划、抓取任务以及人机协作。在推荐系统和金融交易领域，我们将阐述DRL在个性化推荐、策略优化和风险管理中的应用。 我们将详细介绍当前主流的深度强化学习开发框架，如TensorFlow Agents (TF-Agents)、PyTorch Lightning与TorchRL、以及Ray RLlib等。我们会讲解这些框架的核心组件、API接口以及如何利用它们快速搭建和训练DRL模型。我们会提供清晰的代码示例，帮助读者理解算法的实现细节，并能快速上手进行实验。 最后，我们将强调在实际部署DRL系统时需要考虑的关键因素，包括数据收集与预处理、模型评估与调优、以及线上部署与监控。我们将讨论如何权衡算法性能、计算资源和部署成本，为读者提供实用的工程化建议。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又有详实的实战指导，帮助读者构建完整的知识体系。 循序渐进，深入浅出： 从基础概念到前沿技术，层层递进，难度适中，适合不同水平的读者。 细节丰富，剖析透彻： 对关键算法的原理、实现细节和优缺点进行深入分析，避免了泛泛而谈。 紧跟前沿，视野开阔： 涵盖了当前深度强化学习领域的研究热点和未来发展趋势。 实战导向，工具丰富： 提供了丰富的代码示例和主流开发工具的介绍，便于读者动手实践。 无论您是希望深入理解人工智能核心驱动力，还是希望掌握解决复杂决策问题的强大工具，抑或是期望在这个充满活力的领域进行前沿探索，《揭秘深度强化学习：人工智能机器学习技术丛书》都将是您不可或缺的良师益友。本书旨在激发您的创造力，赋予您驾驭未来智能浪潮的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着几年机器学习经验的开发者，我一直在寻找能够让我更进一步的领域，而深度强化学习无疑是最吸引我的一个。许多人在谈论AlphaGo、无人驾驶、智能推荐时，我总是觉得隔靴搔痒，不理解其背后的核心技术。《揭秘深度强化学习》这本书，以一种令人惊叹的视角，撕开了这些先进应用的“面纱”。作者不仅讲解了理论的演进，更着重于实际的实现细节和工程上的考量。他讨论了在真实世界应用中，如何处理状态空间过大、奖励稀疏、探索与利用的权衡等经典难题，并给出了多种行之有效的解决方案，比如Double DQN、Prioritized Experience Replay等。书中对算法的分析非常透彻，常常能够点破我之前在理解这些算法时遇到的模糊之处。而且，他会引导读者思考不同算法的优缺点以及适用场景，这对于我们这些需要将理论转化为实际生产力的人来说，至关重要。我特别喜欢书中关于“如何构建一个有效的强化学习环境”的章节，这让我意识到，一个好的环境设计，对整个训练过程的影响是多么巨大。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对那些能够让机器像人类一样学习和决策的技术感到着迷，而深度强化学习无疑是这其中的佼佼者。《揭秘深度强化学习》这本书，可以说是我在探索这个复杂领域过程中遇到的“宝藏”。与其他技术书籍不同，这本书没有直接跳到复杂的算法层面，而是先为我打下了坚实的理论基础，让我理解了强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、策略和价值函数等核心概念。随后，它巧妙地将深度学习的强大表达能力引入，解释了神经网络如何作为函数逼近器，解决大规模状态空间和动作空间的问题。我最喜欢的是书中关于“奖励塑形”和“好奇心驱动”的讨论，这让我认识到，如何设计一个好的奖励机制，以及如何引导智能体主动探索，对于训练出高效的智能体至关重要。书中的每一个章节都充满了作者对深度强化学习的深刻洞察和独到见解，让我受益匪浅，也激发了我对未来人工智能发展的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样徘徊在深度强化学习门口的“菜鸟”量身定做的。我一直对人工智能领域的黑科技——深度强化学习——充满好奇，但市面上的一些资料要么过于理论化，要么代码实现得晦涩难懂，总是让我望而却步。直到我翻开《揭秘深度强化学习》，仿佛一下子找到了指路明灯。作者的讲解深入浅出，从最基础的马尔可夫决策过程（MDP）开始，循序渐进地引入深度学习的强大能力，是如何与强化学习结合，解决那些传统方法难以攻克的难题。他并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是通过生动形象的比喻和实际应用案例，让我逐渐理解了Q-learning、DQN、Policy Gradients等核心算法的原理。更重要的是，书中提供了清晰的代码示例，并且详细解释了每行代码的作用，这对我这种动手能力稍弱的学习者来说，简直是福音。我跟着书中的例子，一步步搭建起自己的DQN模型，看到它在简单的环境中学会了最优策略，那种成就感是无法言喻的。这本书真的让我看到了深度强化学习不再是遥不可及的学术概念，而是触手可及的实用技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够让机器“思考”的技术充满着敬畏，而深度强化学习无疑是这其中最令人兴奋的一类。《揭秘深度强化学习》这本书，让我感觉像是拥有了一个能够深入理解这些复杂概念的“秘密武器”。我之前尝试阅读了一些更偏向学术研究的论文，但很多时候都陷在术语和符号的海洋里，感到力不从心。这本书的叙述方式非常独特，它不像教科书那样枯燥，而是以一种更具故事性和探索性的方式展开。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我穿梭在深度强化学习的各个分支，从早期的价值迭代到后来的策略梯度方法，再到actor-critic架构，每一步都走得扎实而富有启发。我最欣赏的是书中对“探索”这一核心概念的深入剖析，以及如何利用各种技术（如epsilon-greedy、UCAR等）来优化探索策略，这让我深刻理解了为什么仅仅拥有强大的学习能力是不够的，还需要有足够的好奇心去发现未知。这本书让我对人工智能的未来发展充满了更深的期待。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，深度学习和强化学习的结合，是人工智能领域最具有颠覆性的进展之一。《揭秘深度强化学习》这本书，为我打开了一扇通往这个激动人心世界的大门。作为一名对技术迭代敏感的从业者，我一直在关注那些能够推动行业发展的关键技术。这本书的价值在于，它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论应用于实际问题。书中对各种经典算法的讲解，如DDPG、A3C、PPO等，都非常清晰，并且提供了宝贵的工程实践建议。我特别赞赏书中对“经验回放”机制的详细阐述，这让我理解了为什么它能够显著提高样本利用率和训练稳定性。此外，作者还探讨了一些高级话题，例如多智能体强化学习和离线强化学习，这让我看到了深度强化学习在更广阔、更复杂的场景中的应用潜力。这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，让我对深度强化学习有了更全面、更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

618京东活动给力。物流很快，物超所值。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书籍，慢慢学习。

评分☆☆☆☆☆

书还厚啊。是教材，

评分☆☆☆☆☆

西安电子科技大学焦李成教授作品，鼎力支持

评分☆☆☆☆☆

总体来说还是相当不错

评分☆☆☆☆☆

这出版社印刷胶装也太差了吧，跟盗版似的，京东图书越来越差了

评分☆☆☆☆☆

一直都在京东超市买吃食日用 真的是靠谱又方便 品质有保障 物流也给力 基本都是当天或第二天到货 好评！

评分☆☆☆☆☆

非常不错，很适合新手，1/10学习中

评分☆☆☆☆☆

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