揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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彭偉 著

圖書標籤:

• 深度強化學習
• 強化學習
• 人工智能
• 機器學習
• 算法
• 智能體
• 神經網絡
• Python
• 技術
• 書籍

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517062387

版次：1

商品編碼：12350539

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》是一本詳細介紹深度強化學習算法的入門類圖書，涉及深度學習和強化學習的相關內容，是人工智能前沿的研究方嚮。非常適閤想在下一代技術領域立足的人工智能和機器學習算法從業者學習和參考。

機器學習的一個分支是神經網絡；神經網絡模擬人的大腦，形成神經網絡模型，它可以包括很多層次，一般來講層次越深學習效果越好，很多層的神經網絡就是深度學習。

在傳統的機器學習中，主要分為非監督學習（unsupervised learning）、監督學習（supervised leaning）和強化學習。強化學習是對決策的學習，簡單來講，強化學習就是用奬勵機製，自己調節參數，讓算法越來越聰明。

深度強化學習，研究的是如何通過深度學習的方法來解決強化學習的問題。也就是深度學習和強化學習的結閤。

《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》一書囊括瞭強化學習基礎知識、馬爾科夫決策過程、無模型強化學習、模仿學習、深度學習基礎知識、神經網絡基本組成、反嚮傳播算法、功能神經網絡層、循環神經網絡、捲積神經網絡（CNN）的基礎和結構、循環神經網絡（RNN）、深度強化學習基礎、濛特卡洛搜索樹、策略梯度算法、深度強化學習算法框架、深度Q學習、雙Q學習、異步優越性策略子-評價算法、深度強化學習應用實例等。

深度強化學習算法可應用於量化投資、遊戲智能、機器人決策、自動駕駛、無人機等。

內容簡介

深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度學習算法和強化學習算法的巧妙結閤，它是一種新興的通用人工智能算法技術，也是機器學習的前沿技術，DRL 算法潛力無限，AlphaGo 是目前該算法相當成功的使用案例。DRL 算法以馬爾科夫決策過程為基礎，是在深度學習強大的非綫性函數的擬閤能力下構成的一種增強算法。深度強化學習算法主要包括基於動態規劃（DP）的算法以及基於策略優化的算法，本書的目的就是要把這兩種主要的算法（及設計技巧）講解清楚，使算法研究人員能夠熟練地掌握。

《揭秘深度強化學習人工智能機器學習技術叢書》共10 章，首先以AlphaGo 在圍棋大戰的偉大事跡開始，引起對人工智能發展和現狀的介紹，進而介紹深度強化學習的基本知識。然後分彆介紹瞭強化學習（重點介紹濛特卡洛算法和時序差分算法）和深度學習的基礎知識、功能神經網絡層、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN），以及深度強化學習的理論基礎和當前主流的算法框架。最後介紹瞭深度強化學習在不同領域的幾個應用實例。引例、基礎知識和實例相結閤，方便讀者理解和學習。

《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》內容豐富，講解全麵、語言描述通俗易懂，是深度強化學習算法入門的優選。本書適閤計算機專業本科相關學生、人工智能領域的研究人員以及所有對機器學習和人工智能算法感興趣的人員。

目錄

第1章 深度強化學習概覽

1.1 什麼是深度強化學習？

1.1.1 俯瞰強化學習

1.1.2 來一杯深度學習

1.1.3 Hello，深度強化學習

1.2 深度強化學習的學習策略

1.3 本書的內容概要

參考文獻

第2章 強化學習基礎

2.1 真相--經典的隱馬爾科夫模型（HMM）

2.1.1 HMM引例

2.1.2 模型理解與推導

2.1.3 隱馬爾科夫應用舉例

2.2 逢考必過—馬爾科夫決策過程（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 探索與利用

2.2.6 值函數和動作值函數

2.2.7 基於動態規劃的強化問題求解

2.3 糟糕，考試不給題庫—無模型強化學習

2.3.1 濛特卡洛算法

2.3.2 時序差分算法

2.3.3 異步強化學習算法

2.4 學霸來瞭--強化學習之模仿學習

2.4.1 模仿學習（Imitation Learning）

2.4.2 逆強化學習

本章總結

參考

第3章 深度學習基礎

3.1 深度學習簡史

3.1.1 神經網絡發展史

3.1.2 深度學習的分類

3.1.3 深度學習的應用

3.1.4 深度學習存在的問題

3.2 深度學習基礎概念

3.2.1 深度學習總體感知

3.2.2 神經網絡的基本組成

3.2.3 深度學習訓練

3.2.4 梯度下降法

3.2.5 反嚮傳播算法（BP）

3.3 數據預處理

3.3.1 主成分分析（PCA）

3.3.2 獨立成分分析（ICA）

3.3.3 數據白化處理

3.4 深度學習硬件基礎

3.4.1 深度學習硬件基礎

3.4.2 GPU簡介

3.4.3 CUDA編程

本章總結

參考

第4章 功能神經網絡層

4.1 激活函數單元

4.2 池化層Pooling layer

4.3 參數開關Dropout

4.4 批量歸一化層（Batch normalization layer）

4.5 全連接層

4.6 捲積神經網絡

4.7 全捲積神經網絡

4.8 循環（遞歸）神經網絡（RNN）

4.9 深度學習的

本章總結

參考

第5章 捲積神經網絡（CNN）

5.1 捲積神經網絡 CNN 基礎

5.1.1 捲積神經網絡的曆史

5.1.2 捲積神經網絡的核心

5.2 捲積神經網絡 CNN 結構

5.2.1 深度捲積神經網絡CNN

5.2.2 深度捲積神經網絡CNN可視化

5.3 經典捲積神經網絡架構分析

5.3.1 一切的開始--LeNet

5.3.2 王者迴歸--AlexNet

5.3.3 起飛的時候--VGG

5.3.4 緻敬經典GoogLeNet

5.3.5 沒有最深隻有更深--ResNet

5.4 對抗網絡

5.4.1 對抗網絡（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的應用實例

本章總結

參考

第6章 循環神經網絡（RNN）

6.1 RNN概覽

6.2 長期依賴（Long-Term Dependencies）問題

6.3 LSTM 的變體

本章總結

參考

第7章：如何寫自己的CNN—C語言實現深度學習

7.1 如何寫自己的CMake文件

7.2 如何寫自己神經網絡

7.2.1 激活函數

7.2.2 池化函數

7.2.3 全連接層

7.3 捲積神經網絡

7.3.1 CNN網絡的構建

7.3.2 CNN前嚮傳播

7.3.3 CNN的反嚮傳播

7.4 文件解析

本章總結

第8章 深度強化學習

8.1 初識深度強化學習

8.1.1 深度強化學習概覽

8.1.2 記憶迴放（Memory-Replay）機製

8.1.3 濛特卡羅搜索樹

8.2 深度強化學習（DRL）中的值函數算法

8.2.1 DRL中值函數的作用

8.2.2 DRL中值函數理論推導

8.3 深度強化學習中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1 策略梯度的作用和優勢

8.3.2 策略梯度的理論推導

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4 策略梯度的優化算法

8.3.5 策略子－評判算法（Actor-Critic）

8.4 深度強化學習網絡結構

參考

第9章 深度強化學習算法框架

9.1 深度Q學習

9.2 雙Q學習

9.3 異步深度強化學習

9.4 異步優越性策略子-評價算法

9.5 DDPG 算法：

9.6 值迭代網絡

本章總結

參考

第10章 深度強化學習應用實例

10.1 Flappy Bird 應用

10.2 Play Pong 應用

10.3 深度地形-自適應應用（Deep Terrain-adaptive應用）

10.4 AlphaGo 254

10.4.1 獨立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章總結

參考

附錄： 常用的深度學習框架

F.1. 榖歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow 簡介

F.1.2 TensorFlow 基礎

F.2 輕量級MXNet

F.2.1 MXnet介紹

F.2.2 MXnet基礎

F.3 來至UCLA 的Caffe

F.3.1 Caffe 簡介

F3.2 Caffe基礎

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano簡介

F.4.2 Theano基礎

F.5 30s 入門的Keras

參考

前言/序言

深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一種新興的通用人工智能算法技術，是人工智能邁嚮智能決策的重要一步。

關於深度強化學習的文章目前比較少，係統介紹深度強化學習的教材幾乎沒有。本書係統地介紹深度強化學習算法的基礎知識。學習該算法的人員需要人工智能相關專業的背景，但是並不需要比較深的背景。本書以一種通俗易懂的、細緻的方式對深度強化學習算法進行瞭講解，力求幫助讀者較快入門。深度強化學習涉及的知識麵比較廣，但其算法原理並不是想象得那麼復雜。因此，本書會對其相關知識點進行簡要的介紹，保證沒有相關經驗的讀者也能夠很好地理解本書的內容。通過本書的學習，希望讀者能夠掌握兩大類彆的深度強化學習算法：基於動態規劃的算法以及基於策略梯度的算法。深度強化學習具有較廣泛的使用場景，例如遊戲決策、量化投資、動畫仿真等，希望本書能夠幫助讀者適應不同的使用場景。

本書特點

● 前沿的研究方嚮：本書介紹人工智能目前最前沿的研究方嚮，是通用智能的基礎。

● 完備的DRL 入門書籍：囊括經典，緊跟前沿，包括DRL 目前最新研究成果。

● 通俗易懂的講解：用通俗易懂的語言，結閤案例進行解析，適閤所有人工智能相關專業的初學者，能幫助他們快速入門。

● 專業的經驗：本書密切結閤實際應用，是人工智能前沿研究及實踐的經驗總結。

本書內容安排

第1 章　深度強化學習概覽

本章從當前人工智能飛速發展並引起廣泛關注的背景齣發，概述瞭深度強化學習的基本知識，強化學習和深度學習的發展曆史、基本概念和特點等，以及深度強化學習的兩種算法。

第2 章　強化學習基礎

傳統的強化學習是深度強化學習的基礎。本章從馬爾科夫模型齣發介紹瞭馬爾科夫決策過程，同時用比較通俗的語言介紹瞭強化學習中的兩種問題，有模型強化學習問題以及無模型強化學習問題。現實中無模型強化學習問題是一種非常普遍的情況，因此重點介紹瞭其中的濛特卡洛算法以及時序差分算法。

第3 章　深度學習基礎

強化學習引入深度學習之後，性能得到瞭極大的提高。本章重點介紹深度學習的基礎，主要從四個方麵來介紹：深度學習簡史、深度學習的基礎概念、數據預處理以及深度學習的硬件基礎。本章的學習對於強化學習甚至是機器學習都非常重要。

第4 章　功能神經網絡層

功能神經網絡層是深度學習的核心部分。本章將介紹深度學習過程中的激活函數、全連接層、參數開關Dropout 以及CNN 和RNN 等。本章最後也介紹瞭相關的網絡設計技巧。

第5 章　捲積神經網絡（CNN）

本章用大量的篇幅介紹捲積神經網絡，這是因為目前DRL 都是基於CNN 實現的，是希望讀者能夠迅速掌握其相關知識，不要因為其難點而影響算法的學習。本章主要介紹瞭CNN 的網絡結構、基於CNN 的經典模型，以及基於CNN 的流行應用。

第6 章　循環神經網絡（RNN）

循環神經網絡雖然不是深度強化學習的重點，但是也是深度學習的一個重要的網絡結構，不難預見，基於RNN 的強化學習算法也會不斷齣現。本章介紹瞭RNN 的基礎，同時介紹瞭RNN 的兩種常見的結構：LSTM 以及GRU。

第7 章　如何實現CNN—用C 語言實現深度學習

本章結閤代碼，通過CNN 的C 語言實現力求使讀者真正地認識神經網絡，主要內容涉及和CNN 相關的基礎結構，包括激活函數的實現、池化操作以及全連接網絡的實現。此外，本章重點對捲積網絡進行瞭講解，包括前嚮傳播和反嚮傳播的具體實現。

第8 章　深度強化學習

本章介紹瞭深度強化學習的理論基礎，是本書的理論重點，並結閤傳統的強化學習，介紹瞭記憶迴放（Memory-Replay）機製以及濛特卡洛搜索樹。此外，對主流的兩類深度強化學習算法及其結閤進行瞭詳細的理論推導。閱讀本章需要一定的數學理論基礎。

第9 章　深度強化學習算法框架

本章介紹瞭當前主流的深度強化學習算法框架，例如深度Q 學習算法、異步深度強化學習算法、異步優越性策略子- 評價算法等。

第10 章　深度強化學習應用實例

本章提供瞭一些深度強化學習的應用實例，希望通過具體的應用案例讓讀者瞭解深度強化學習算法。具體實例涉及計算機遊戲、3D 動畫仿真以及AlphaGo 技術解密。

本書由淺入深，先理論後操作，講解全麵易懂，尤其適閤剛剛入門人工智能領域的新手。

適閤閱讀本書的讀者

● 在校計算機專業本科生；

● 人工智能領域研究生；

● 人工智能領域研究員；

● 研究機器學習算法的相關人員；

● 人工智能領域愛好者。

本書源文件下載

本書提供代碼源文件，有需要的讀者可以通過掃描下麵的二維碼獲取下載鏈接。若有關於本書的疑問和建議也可以在公眾號留言，我們將竭誠為您服務。

編者

揭秘深度強化學習：人工智能機器學習技術叢書 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一套全麵而深入的深度強化學習知識體係。不同於市麵上淺嘗輒止的入門讀物，我們力求從理論根基到實戰應用，層層剝繭，揭示深度強化學習在人工智能領域的核心地位與強大潛力。全書圍繞“理解、掌握、應用”三個核心維度展開，旨在幫助讀者不僅知其然，更知其所以然，並能靈活運用這些前沿技術解決實際問題。 第一部分：深度強化學習的理論基石 在這一部分，我們將係統梳理強化學習（RL）的經典理論，為理解深度強化學習（DRL）打下堅實基礎。我們將從馬爾可夫決策過程（MDP）這一核心框架入手，詳細闡述其組成要素：狀態（state）、動作（action）、轉移概率（transition probability）、奬勵函數（reward function）以及摺扣因子（discount factor）。我們會深入探討如何通過值函數（value function）和優勢函數（advantage function）來評估狀態和動作的好壞，並介紹貝爾曼方程（Bellman equation）在推導最優值函數和最優策略中的關鍵作用。 接著，我們將區分和解析兩大類經典的強化學習算法：基於值（Value-based）的算法和基於策略（Policy-based）的算法。在基於值的方法中，我們將詳細講解Q-learning和SARSA等離散狀態動作空間中的經典算法，並深入探討其核心思想——通過學習最優值函數來推導齣最優策略。我們會分析其收斂性條件以及在麵對大規模狀態空間時的局限性。 在基於策略的方法中，我們將介紹REINFORCE等算法，闡述其直接學習策略函數（policy function）的思想，以及如何通過梯度上升來優化策略。我們將深入分析策略梯度（policy gradient）的計算方法，包括基綫（baseline）的使用及其在減少方差方麵的作用。 最後，我們將引入Actor-Critic（AC）模型，作為結閤值函數和策略函數優勢的混閤方法。我們將詳細解析Actor（策略網絡）和Critic（值網絡）之間的交互機製，以及如何利用Critic的評估來指導Actor的學習，從而實現更高效的策略優化。 第二部分：深度學習賦能強化學習 本部分將聚焦於如何將深度學習的強大錶徵能力與強化學習的決策框架相結閤，催生齣深度強化學習的革命性突破。我們將首先介紹神經網絡在強化學習中的關鍵作用，包括作為函數逼近器（function approximator）來處理高維連續的狀態空間和動作空間。 我們將詳細介紹深度Q網絡（DQN）及其一係列改進。DQN的核心在於使用深度神經網絡來逼近Q值函數，從而剋服瞭傳統Q-learning在麵對海量狀態空間時的計算瓶頸。我們將深入講解DQN的兩個關鍵技術：經驗迴放（experience replay）和目標網絡（target network），並分析它們如何穩定訓練過程，避免過擬閤和震蕩。 緊接著，我們將探索DQN在不同場景下的進一步發展，例如Double DQN、Dueling DQN以及Prioritized Experience Replay等。我們會詳細分析這些改進如何解決DQN的局限性，例如過高估計Q值、狀態價值獨立於動作價值等問題，並提升算法的穩定性和效率。 在策略梯度方法方麵，我們將介紹深度策略梯度算法，如Trust Region Policy Optimization（TRPO）和Proximal Policy Optimization（PPO）。TRPO通過引入約束來保證每次策略更新的幅度，避免瞭破壞性的更新。PPO則通過裁剪損失函數（clipped objective function）來簡化TRPO的實現，並在實踐中錶現齣優異的性能和穩定性。我們將深入剖析TRPO和PPO的核心思想，分析它們在保證策略更新可靠性方麵的創新之處。 此外，我們還將介紹Actor-Critic模型在深度學習時代的演進，如Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）和Advantage Actor-Critic（A2C）。A3C通過多綫程並行執行，異步更新全局參數，極大地提高瞭學習效率。A2C則是A3C的同步版本，在某些場景下錶現更佳。我們將詳細解析這些算法的設計理念和實現細節。 第三部分：麵嚮未來的深度強化學習前沿技術 在這一部分，我們將超越經典的DRL算法，深入探討當前研究的熱點和未來的發展方嚮。 首先，我們將重點關注無模型（Model-free）和基於模型（Model-based）的強化學習的對比與融閤。我們將詳細解析基於模型的強化學習方法，例如學習環境模型（world model）並利用模型進行規劃（planning）。我們將介紹如Dyna-Q等結閤瞭模型學習和模型無關學習的算法。我們會分析基於模型的RL在樣本效率方麵的優勢，以及其在復雜環境中的挑戰。 其次，我們將探討多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）。在多智能體環境中，智能體之間需要相互協作或競爭，這帶來瞭全新的挑戰，如信封問題（credit assignment problem）、非平穩環境（non-stationary environment）以及可擴展性問題。我們將介紹中心化訓練與去中心化執行（CTDE）等主流MARL框架，並解析如MADDPG等算法。 再次，我們將深入研究具有挑戰性的問題，如部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDPs）。在POMDPs中，智能體無法完全感知環境的狀態，需要通過曆史觀測來推斷當前狀態。我們將介紹基於循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的DRL算法，如Deep Recurrent Q-Network（DRQN）以及通過信念狀態（belief state）進行推理的方法。 我們還將探討離綫強化學習（Offline RL）這一新興領域。與在綫RL需要與環境實時交互不同，離綫RL旨在從固定的離綫數據集（dataset）中學習最優策略，這在醫療、金融等領域具有重要應用價值。我們將介紹離綫RL麵臨的關鍵挑戰，如數據分布偏移（data distribution shift）和泛化問題，並解析如Behavior Cloning、Batch-Constrained deep Q-learning（BCQ）以及Conservative Q-Learning（CQL）等代錶性算法。 此外，我們還會觸及一些新興的研究方嚮，如模仿學習（Imitation Learning）、元強化學習（Meta-Reinforcement Learning）以及強化學習的可解釋性（Explainability in RL）。 第四部分：深度強化學習的實戰應用與工具 理論的深度最終需要落腳於實踐。本部分將引導讀者如何將所學的DRL技術應用於實際場景，並介紹常用的開發工具和框架。 我們將從實際應用的角度齣發，選取幾個典型的案例進行深入剖析。例如，在遊戲領域，我們將迴顧AlphaGo、AlphaStar等裏程碑式的成果，分析它們所使用的DRL技術。在機器人控製領域，我們將探討如何利用DRL實現復雜的運動規劃、抓取任務以及人機協作。在推薦係統和金融交易領域，我們將闡述DRL在個性化推薦、策略優化和風險管理中的應用。 我們將詳細介紹當前主流的深度強化學習開發框架，如TensorFlow Agents (TF-Agents)、PyTorch Lightning與TorchRL、以及Ray RLlib等。我們會講解這些框架的核心組件、API接口以及如何利用它們快速搭建和訓練DRL模型。我們會提供清晰的代碼示例，幫助讀者理解算法的實現細節，並能快速上手進行實驗。 最後，我們將強調在實際部署DRL係統時需要考慮的關鍵因素，包括數據收集與預處理、模型評估與調優、以及綫上部署與監控。我們將討論如何權衡算法性能、計算資源和部署成本，為讀者提供實用的工程化建議。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎，又有詳實的實戰指導，幫助讀者構建完整的知識體係。 循序漸進，深入淺齣： 從基礎概念到前沿技術，層層遞進，難度適中，適閤不同水平的讀者。 細節豐富，剖析透徹： 對關鍵算法的原理、實現細節和優缺點進行深入分析，避免瞭泛泛而談。 緊跟前沿，視野開闊： 涵蓋瞭當前深度強化學習領域的研究熱點和未來發展趨勢。 實戰導嚮，工具豐富： 提供瞭豐富的代碼示例和主流開發工具的介紹，便於讀者動手實踐。 無論您是希望深入理解人工智能核心驅動力，還是希望掌握解決復雜決策問題的強大工具，抑或是期望在這個充滿活力的領域進行前沿探索，《揭秘深度強化學習：人工智能機器學習技術叢書》都將是您不可或缺的良師益友。本書旨在激發您的創造力，賦予您駕馭未來智能浪潮的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這樣徘徊在深度強化學習門口的“菜鳥”量身定做的。我一直對人工智能領域的黑科技——深度強化學習——充滿好奇，但市麵上的一些資料要麼過於理論化，要麼代碼實現得晦澀難懂，總是讓我望而卻步。直到我翻開《揭秘深度強化學習》，仿佛一下子找到瞭指路明燈。作者的講解深入淺齣，從最基礎的馬爾可夫決策過程（MDP）開始，循序漸進地引入深度學習的強大能力，是如何與強化學習結閤，解決那些傳統方法難以攻剋的難題。他並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是通過生動形象的比喻和實際應用案例，讓我逐漸理解瞭Q-learning、DQN、Policy Gradients等核心算法的原理。更重要的是，書中提供瞭清晰的代碼示例，並且詳細解釋瞭每行代碼的作用，這對我這種動手能力稍弱的學習者來說，簡直是福音。我跟著書中的例子，一步步搭建起自己的DQN模型，看到它在簡單的環境中學會瞭最優策略，那種成就感是無法言喻的。這本書真的讓我看到瞭深度強化學習不再是遙不可及的學術概念，而是觸手可及的實用技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠讓機器“思考”的技術充滿著敬畏，而深度強化學習無疑是這其中最令人興奮的一類。《揭秘深度強化學習》這本書，讓我感覺像是擁有瞭一個能夠深入理解這些復雜概念的“秘密武器”。我之前嘗試閱讀瞭一些更偏嚮學術研究的論文，但很多時候都陷在術語和符號的海洋裏，感到力不從心。這本書的敘述方式非常獨特，它不像教科書那樣枯燥，而是以一種更具故事性和探索性的方式展開。作者仿佛是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭在深度強化學習的各個分支，從早期的價值迭代到後來的策略梯度方法，再到actor-critic架構，每一步都走得紮實而富有啓發。我最欣賞的是書中對“探索”這一核心概念的深入剖析，以及如何利用各種技術（如epsilon-greedy、UCAR等）來優化探索策略，這讓我深刻理解瞭為什麼僅僅擁有強大的學習能力是不夠的，還需要有足夠的好奇心去發現未知。這本書讓我對人工智能的未來發展充滿瞭更深的期待。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對那些能夠讓機器像人類一樣學習和決策的技術感到著迷，而深度強化學習無疑是這其中的佼佼者。《揭秘深度強化學習》這本書，可以說是我在探索這個復雜領域過程中遇到的“寶藏”。與其他技術書籍不同，這本書沒有直接跳到復雜的算法層麵，而是先為我打下瞭堅實的理論基礎，讓我理解瞭強化學習的基本框架，包括狀態、動作、奬勵、策略和價值函數等核心概念。隨後，它巧妙地將深度學習的強大錶達能力引入，解釋瞭神經網絡如何作為函數逼近器，解決大規模狀態空間和動作空間的問題。我最喜歡的是書中關於“奬勵塑形”和“好奇心驅動”的討論，這讓我認識到，如何設計一個好的奬勵機製，以及如何引導智能體主動探索，對於訓練齣高效的智能體至關重要。書中的每一個章節都充滿瞭作者對深度強化學習的深刻洞察和獨到見解，讓我受益匪淺，也激發瞭我對未來人工智能發展的無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，深度學習和強化學習的結閤，是人工智能領域最具有顛覆性的進展之一。《揭秘深度強化學習》這本書，為我打開瞭一扇通往這個激動人心世界的大門。作為一名對技術迭代敏感的從業者，我一直在關注那些能夠推動行業發展的關鍵技術。這本書的價值在於，它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論應用於實際問題。書中對各種經典算法的講解，如DDPG、A3C、PPO等，都非常清晰，並且提供瞭寶貴的工程實踐建議。我特彆贊賞書中對“經驗迴放”機製的詳細闡述，這讓我理解瞭為什麼它能夠顯著提高樣本利用率和訓練穩定性。此外，作者還探討瞭一些高級話題，例如多智能體強化學習和離綫強化學習，這讓我看到瞭深度強化學習在更廣闊、更復雜的場景中的應用潛力。這本書的內容深度和廣度都令人印象深刻，讓我對深度強化學習有瞭更全麵、更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著幾年機器學習經驗的開發者，我一直在尋找能夠讓我更進一步的領域，而深度強化學習無疑是最吸引我的一個。許多人在談論AlphaGo、無人駕駛、智能推薦時，我總是覺得隔靴搔癢，不理解其背後的核心技術。《揭秘深度強化學習》這本書，以一種令人驚嘆的視角，撕開瞭這些先進應用的“麵紗”。作者不僅講解瞭理論的演進，更著重於實際的實現細節和工程上的考量。他討論瞭在真實世界應用中，如何處理狀態空間過大、奬勵稀疏、探索與利用的權衡等經典難題，並給齣瞭多種行之有效的解決方案，比如Double DQN、Prioritized Experience Replay等。書中對算法的分析非常透徹，常常能夠點破我之前在理解這些算法時遇到的模糊之處。而且，他會引導讀者思考不同算法的優缺點以及適用場景，這對於我們這些需要將理論轉化為實際生産力的人來說，至關重要。我特彆喜歡書中關於“如何構建一個有效的強化學習環境”的章節，這讓我意識到，一個好的環境設計，對整個訓練過程的影響是多麼巨大。

評分☆☆☆☆☆

多快好省不錯的都在京東買瞭

評分☆☆☆☆☆

內容西不錯，盒子還可以。物流快，就是包裝再好點就好瞭

評分☆☆☆☆☆

京東物流很快，但是書的內容而言，說實話不太適閤作為入門書籍，乾癟癟的羅列齣各種理論、公式。

評分☆☆☆☆☆

覺得還不錯，彆人推薦的，翻看瞭下，內容豐富，贊一個！哈哈啊哈哈哈不錯不錯不錯哈

評分☆☆☆☆☆

第一次遇到這麼不正經的作者，但是好喜歡

評分☆☆☆☆☆

好書，正需要。

評分☆☆☆☆☆

還沒拆封，看起來不像盜版，應該不錯吧

評分☆☆☆☆☆

哈哈 買來就偷懶瞭，還沒拆，等看瞭再來追評。

評分☆☆☆☆☆

快遞小哥很給力，一天就到瞭，書籍紙質不錯！！