《深度强化学习原理与实践陈仲铭,何明著》[51M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

图书基本信息
图书名称	深度强化学习原理与实践	作者	陈仲铭,何明著
定价	99.00元	出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115505323	出版日期	2019-05-01
字数		页码	341
版次		装帧	平装
开本	16开	商品重量

内容提要

本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系：从马尔可夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关算法，如Rainbow、Ape-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。此外，本书还深度剖析了强化学习各算法之间的联系，有助于读者举一反三。 n
本书分为四篇：初探强化学习、求解强化学习、求解强化学习进阶和深度强化学习。涉及基础理论到深度强化学习算法框架的各方面内容，反映了深度强化学习领域过去的发展历程和研究进展，有助于读者发现该领域中新的研究问题和方向。

第一篇　初探强化学习 n
n
第　1章强化学习绪论　3 n
1．1　初探强化学习　4 n
1．1．1　强化学习与机器学习　5 n
1．1．2　强化学习与监督学习的区别　6 n
1．1．3　历史发展　8 n
1．2　基础理论　10 n
1．2．1　组成元素　11 n
1．2．2　环境模型　12 n
1．2．3　探索与利用　12 n
1．2．4　预测与控制　13 n
1．2．5　强化学习的特点　14 n
1．3　应用案例　14 n
1．4　强化学习的思考　18 n
1．4．1　强化学习待解决问题　18 n
1．4．2　强化学习的突破点　23 n
1．5　小结　25 n
第　2章数学基础及环境　26 n
2．1　简介　27 n
2．2　马尔可夫决策过程　27 n
2．2．1　马尔可夫性质　27 n
2．2．2　马尔可夫决策过程　27 n
2．3　强化学习的数学基础理论　29 n
2．3．1　策略　30 n
2．3．2　奖励　30 n
2．3．3　价值函数　31 n
2．4　求解强化学习　31 n
2．4．1　贝尔曼方程　31 n
2．4．2　值函数　32 n
2．4．3　策略　32 n
2．4．4　求解策略　33 n
2．5　示例：HelloGrid迷宫环境　36 n
2．5．1　初识OpenAI Gym库　37 n
2．5．2　建立HelloGrid环境　38 n
2．6　小结　43 n
n
第二篇　求解强化学习 n
n
第3章　动态规划法　47 n
3．1　动态规划　48 n
3．1．1　动态规划概述　48 n
3．1．2　动态规划与贝尔曼方程　48 n
3．2　策略评估　49 n
3．2．1　策略评估算法　49 n
3．2．2　策略评估算法实现　50 n
3．3　策略改进　54 n
3．4　策略迭代　56 n
3．4．1　策略迭代算法　57 n
3．4．2　策略迭代算法实现　58 n
3．5　值迭代　60 n
3．5．1　值迭代算法　61 n
3．5．2　值迭代算法实现　62 n
3．6　异步动态规划　64 n
3．6．1　In-Place动态规划　65 n
3．6．2　加权扫描动态规划　65 n
3．6．3　实时动态规划　66 n
3．7　讨论　66 n
3．8　小结　67 n
第4章　蒙特卡洛法　68 n
4．1　认识蒙特卡洛法　69 n
4．1．1　经验轨迹　69 n
4．1．2　蒙特卡洛法数学原理　74 n
4．1．3　蒙特卡洛法的特点　74 n
4．2　蒙特卡洛预测　74 n
4．2．1　蒙特卡洛预测算法　75 n
4．2．2　蒙特卡洛预测算法的实现　76 n
4．3　蒙特卡洛评估　80 n
4．4　蒙特卡洛控制　81 n
4．4．1　蒙特卡洛控制概述　82 n
4．4．2　起始点探索　84 n
4．4．3　非起始点探索　85 n
4．4．4　非固定策略　90 n
4．5　小结　96 n
第5章　时间差分法　98 n
5．1　时间差分概述　99 n
5．2　时间差分预测　99 n
5．2．1　时间差分预测原理　99 n
5．2．2　TD(λ)算法　101 n
5．2．3　时间差分预测特点　104 n
5．2．4　CartPole游戏　104 n
5．3　时间差分控制Sarsa算法　106 n
5．3．1　Sarsa算法原理　106 n
5．3．2　Sarsa算法实现　108 n
5．4　时间差分控制Q-learning算法　114 n
5．4．1　Q-learning算法原理　114 n
5．4．2　Q-learning算法实现　115 n
5．5　扩展时间差分控制法　121 n
5．5．1　期望Sarsa算法　121 n
5．5．2　Double Q-learning算法　121 n
5．6　比较强化学习求解法　123 n
5．7　小结　126 n
n
第三篇　求解强化学习进阶 n
n
第6章　值函数近似法　129 n
6．1　大规模强化学习　130 n
6．2　值函数近似法概述　131 n
6．2．1　函数近似　131 n
6．2．2　值函数近似的概念　133 n
6．2．3　值函数近似的类型　133 n
6．2．4　值函数近似的求解思路　134 n
6．3　值函数近似法原理　135 n
6．3．1　梯度下降算法　135 n
6．3．2　梯度下降与值函数近似　137 n
6．3．3　线性值函数近似法　138 n
6．4　值函数近似预测法　139 n
6．4．1　蒙特卡洛值函数近似预测法　139 n
6．4．2　时间差分TD(0)值函数近似预测法　140 n
6．4．3　TD(λ)值函数近似预测法　141 n
6．5　值函数近似控制法　142 n
6．5．1　值函数近似控制原理　143 n
6．5．2　爬山车游戏　143 n
6．5．3　Q-learning值函数近似　145 n
6．6　小结　156 n
第7章　策略梯度法　157 n
7．1　认识策略梯度法　158 n
7．1．1　策略梯度概述　158 n
7．1．2　策略梯度法与值函数近似法的区别　159 n
7．1．3　策略梯度法的优缺点　160 n
7．2　策略目标函数　161 n
7．2．1　起始价值　162 n
7．2．2　平均价值　162 n
7．2．3　时间步平均奖励　162 n
7．3　优化策略目标函数　163 n
7．3．1　策略梯度　163 n
7．3．2　评价函数　163 n
7．3．3　策略梯度定理　165 n
7．4　有限差分策略梯度法　165 n
7．5　蒙特卡洛策略梯度法　165 n
7．5．1　算法原理　166 n
7．5．2　算法实现　166 n
7．6　演员-评论家策略梯度法　177 n
7．6．1　算法原理　177 n
7．6．2　算法实现　179 n
7．7　小结　185 n
第8章　整合学习与规划　187 n
8．1　基于模型的强化学习概述　188 n
8．1．1　基于模型的强化学习　188 n
8．1．2　基于模型的优点　188 n
8．1．3　基于模型的缺点　189 n
8．2　学习与规划　189 n
8．2．1　学习过程　189 n
8．2．2　规划过程　191 n
8．3　架构整合　192 n
8．3．1　Dyna算法　193 n
8．3．2　优先遍历算法　194 n
8．3．3　期望更新和样本更新　196 n
8．4　基于模拟的搜索　196 n
8．4．1　蒙特卡洛搜索　197 n
8．4．2　蒙特卡洛树搜索　197 n
8．4．3　时间差分搜索　199 n
8．5　示例：国际象棋　199 n
8．5．1　国际象棋与强化学习　200 n
8．5．2　蒙特卡洛树搜索示例　201 n
8．6　小结　203 n
n
第四篇　深度强化学习 n
n
第9章　深度强化学习　207 n
9．1　深度学习概述　208 n
9．1．1　深度表征　208 n
9．1．2　深度神经网络　208 n
9．1．3　网络可训练　208 n
9．1．4　权值共享　210 n
9．2　深度神经网络（DNN）　210 n
9．2．1　基本单元——神经元　210 n
9．2．2　线性模型与激活函数　211 n
9．2．3　多层神经网络　212 n
9．2．4　训练与预测　213 n
9．3　卷积神经网络（N）　214 n
9．3．1　概述　214 n
9．3．2　卷积神经网络的核心操作　215 n
9．3．3　卷积神经网络的核心思想　218 n
9．4　循环神经网络（RNN）　220 n
9．4．1　序列数据建模　220 n
9．4．2　循环神经网络基本结构　221 n
9．4．3　循环神经网络模型详解　222 n
9．5　回顾强化学习　223 n
9．5．1　智能体和环境　224 n
9．5．2　基于价值的强化学习　225 n
9．5．3　基于策略的强化学习　225 n
9．5．4　基于模型的强化学习　225 n
9．6　深度强化学习　225 n
9．6．1　深度强化学习框架　226 n
9．6．2　深度强化学习应用　227 n
9．7　小结　230 n
第　10章深度Q网络　231 n
10．1　DQN概述　232 n
10．1．1　深度学习与强化学习的差异对比　232 n
10．1．2　DQN算法简述　232 n
10．2　DQN算法核心思想　235 n
10．2．1　目标函数　235 n
10．2．2　目标网络　236 n
10．2．3　经验回放　236 n
10．3　DQN核心算法　237 n
10．3．1　DQN网络模型　237 n
10．3．2　DQN算法流程　239 n
10．3．3　DQN算法实现　243 n
10．4　DQN扩展　256 n
10．4．1　Double DQN　257 n
10．4．2　Prioritized DQN　257 n
10．4．3　Dueling DQN　258 n
10．5　小结　259 n
第　11章深度强化学习算法框架　260 n
11．1　DDPG算法　261 n
11．1．1　背景介绍　261 n
11．1．2　基本概念及算法原理　262 n
11．1．3　DDPG实现框架及流程　264 n
11．2　A3C算法　268 n
11．2．1　背景介绍　269 n
11．2．2　A3C算法原理　269 n
11．2．3　异步实现框架及流程　272 n
11．2．4　实验效果　274 n
11．3　Rainbow算法　275 n
11．3．1　背景介绍　275 n
11．3．2　Rainbow算法流程　279 n
11．3．3　实验效果　280 n
11．4　Ape-X 算法　280 n
11．4．1　背景介绍　281 n
11．4．2　Ape-X算法架构　281 n
11．4．3　Ape-X算法流程　282 n
11．4．4　实验效果　284 n
11．5　小结　285 n
第　12章从围棋AlphaGo到AlphaGo Zero　287 n
12．1　人工智能与围棋　288 n
12．1．1　强化学习与围棋　288 n
12．1．2　AlphaGo进化阶段　289 n
12．1．3　AlphaGo版本对比　290 n
12．2　AlphaGo算法详解　292 n
12．2．1　策略网络　293 n
12．2．2　价值网络　295 n
12．2．3　蒙特卡洛树搜索　296 n
12．2．4　实验结果　298 n
12．3　AlphaGo Zero算法详解　299 n
12．3．1　问题定义　299 n
12．3．2　联合网络　299 n
12．3．3　强化学习过程　300 n
12．3．4　蒙特卡洛树搜索　301 n
12．3．5　实验结果　303 n
12．4　思考　305 n
12．5　小结　305 n
n
附录部分 n
n
附录A　激活函数　309 n
附录B　损失函数　314 n
附录C　深度学习的超参数　319 n
附录D　深度学习的技巧　322 n
附录E　反向传播算法　329 n
参考文献　336

作者介绍

陈仲铭，西安电子科技大学硕士，OPPO研究院人工智能算法研究员。主要研究方向为强化学习与深度学习、数据挖掘、图像算法及其应用。曾参与激光点云三维扫描、个性化推荐系统、多传感器融合系统等大型项目，多次获创新项目奖，并在外发表多篇相关论文。此外，作为技术顾问为多家科研机构和企业提供关于数学建模、深度学习等方面的咨询和培训。著有《深度学习原理与实践》一书。 n
n
何明，重庆大学学士，中国科学技术大学博士，曾于美国北卡罗来纳大学夏洛特分校访问交流，目前为上海交通大学电子科学与技术方向博士后研究人员、OPPO研究院人工智能算法研究员。主要研究方向为深度强化学习、数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用，侧重于移动端用户行为分析与建模。在TIP、TWEB、DASFAA、IEEE Access等国际学术会议和期刊共发表论文10余篇，曾获数据挖掘领域国际会议KSEM2018论文奖。

编辑推荐

1.中国科学院院士张景中，中国科学技术大学大数据学院常务副院长陈恩红，OPPO研究院院长刘畅，倾情作序推荐！ n
2.内容系统详实：本书构建了一个完整的强化学习知识体系，不仅涵盖经典强化学习的内容，还包括深度强化学习的重要成果——DQN算法、A3C算法、Rainbow算法等。使读者了解强化学习的发展历史和重要成果，助力其在强化学习领域进行创新研究和应用实践，进而找到更有价值的研究课题和应用方向。 n
3.兼顾理论与实践：深入全面讲解掌握深度强化学习的理论知识，并结合Pytho3代码案例，将算法快速落地，降低读者的学习门槛和入门难度。 n
4.读者受众广泛：在结构布局和逻辑梳理上，兼顾了学术界和工业界读者的不同需求，既适用于技术工程师，也适用于研究人员和学生群体。 n
5.贴近技术前沿：详细介绍近年来在强化学习领域的研究进展和成果，尽可能保证本书的时效性，对学术研究和实际工作都具有很高的参考和应用价值。 n
6.配套源码资源：本书提供分章的配套源码，读者可到异步社区中下载并使用。

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