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适用：本书既适合零基础之强化学习初学者，亦适合相关领域之从业人员与大学、研究所师生。

本书特色

　　❑风格偏向口语化，透过此种交流方式，实现一对一的训练效果。读者可将本书想像成自己的私人家教！

　　❑不将数学基础单独列出，而是在章节内容中，对应地介绍演算法设计和分析的数学基础。即使没有高深数学功力的读者也可学习。而针对有基础者，透过将两者加以结合，更可提升数学的应用能力！

　　❑每部分都包含「理论说明」、「程式说明」与「直观解释」三项内容。强化学习演算法之应用性相当强大，大多读者的学习目的是用来解决实际问题。一边学理论、一边写程式，过程中同步提升理论研究与解决问题的能力！

　　❑涵盖内容相当丰富，从最基础到目前最先进的强化学习演算法都有所涉猎！

 

深度学习前沿：从理论基石到实践突破 本书导语： 在信息技术飞速发展的今天，深度学习作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透并重塑着我们生活的方方面面。本书并非聚焦于某一特定应用分支，而是旨在为读者构建一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。我们深知，要真正掌握这一前沿技术，必须从其坚实的数学和理论基础出发，逐步过渡到多样化的模型架构与前沿研究方向。 本书的编写历程，是一场对深度学习理论深度挖掘与工程实践广度探索的旅程。我们力求摒弃那些仅停留在表面概念的介绍，而是着重于解释“为什么”和“如何做”，确保每一章节都蕴含着扎实的逻辑推导和可操作的工程指南。 --- 第一部分：理论基石与数学原理的重构 深度学习的强大源于其背后的数学魔力。本部分将带领读者系统回顾并深入理解支撑现代神经网络的各项核心数学工具。 第一章：线性代数与概率论的再审视 在本章中，我们将从优化和梯度下降的角度重新审视线性代数的应用，着重探讨张量（Tensor）的运算特性及其在多维数据表示中的关键作用。概率论部分将超越基础的概率分布介绍，深入探讨信息论在衡量模型不确定性和信息增益中的地位，特别是KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和交叉熵（Cross-Entropy）作为损失函数的理论依据。我们将详细推导这些度量在反向传播中的作用，揭示它们如何引导模型学习最优参数。 第二章：单层感知机到多层网络的演进 本章将追溯神经网络的历史脉络，但重点在于激活函数的选择哲学。我们将对比 Sigmoid、ReLU 家族（包括 Leaky ReLU, PReLU, ELU 等）的特性，不仅仅是函数形式，更重要的是它们如何影响梯度流和稀疏性。对反向传播算法（Backpropagation）的阐述将是本章的重中之重，我们会通过链式法则的视角，结合矩阵微分，清晰地展示梯度是如何高效计算的，并探讨梯度消失/爆炸问题的深层成因。 第三章：优化算法的精细化调校 一个好的模型架构需要一个稳健的优化器来落地。本章将详细剖析经典梯度下降法（SGD）的局限性，随后转向动量（Momentum）、自适应学习率方法的家族。我们将深入解析 AdaGrad, RMSProp, 和 Adam (Adaptive Moment Estimation) 的核心机制，尤其是 Adam 中一阶矩和二阶矩估计的物理意义。更进一步，我们会讨论学习率调度策略（如余弦退火、周期性学习率）如何在训练过程中动态适应损失曲面的复杂性，实现更快的收敛和更好的泛化能力。 --- 第二部分：核心模型架构的深度解构 掌握了基础理论后，本部分将全面解析当前深度学习领域最核心、最具影响力的几大模型家族。 第四章：卷积神经网络（CNN）的底层逻辑与高效设计 CNN 是处理网格化数据（如图像）的基石。本章将深入探讨卷积操作的本质，从傅里叶变换的角度理解其在频域的含义。我们不仅会讲解标准架构（如 VGG, ResNet），还会重点剖析残差连接（Residual Connections）和批标准化（Batch Normalization, BN）背后的统计学原理，解释 BN 如何稳定训练过程，并讨论 BN 替换为层标准化（Layer Normalization）在序列模型中的适用性。此外，我们将涉及空洞卷积（Dilated Convolutions）和分组卷积（Grouped Convolutions）在提升效率和感受野方面的创新应用。 第五章：循环神经网络（RNN）及其序列建模的挑战 本章聚焦于处理序列数据的基础框架——RNN。我们会清晰地阐述标准 RNN 在处理长依赖问题上的固有缺陷。随后的内容将集中于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点分析“输入门、遗忘门、输出门”的协同工作机制，解释它们如何精确控制信息流的存取与遗忘。针对更复杂的序列依赖，我们也将引入双向 RNN 的概念及其在时间序列预测中的优势。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构的革命 自注意力机制（Self-Attention）是当前深度学习的里程碑之一。本章将完全侧重于注意力机制的数学构建，特别是 Scaled Dot-Product Attention 的计算流程。随后，我们将完整解构 Transformer 模型，详述其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同表示子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制对序列顺序信息的缺失。本章将强调 Transformer 如何通过并行化彻底解放了对循环结构的依赖。 --- 第三部分：模型训练、评估与前沿实践 理论与架构是基础，如何有效地训练、评估和部署模型则是工程实践的关键。 第七章：正则化、泛化与对抗性训练 模型过拟合是应用中的常见顽疾。本章系统梳理正则化技术，包括 L1/L2 正则化、Dropout（分析其随机失活对集成学习的近似效果），以及早停法。我们将从VC 维理论的角度探讨模型复杂度与泛化能力之间的关系。此外，本部分将介绍对抗性样本（Adversarial Examples）的生成原理，并探讨对抗性训练（Adversarial Training）作为一种提高模型鲁棒性的重要防御策略。 第八章：迁移学习与预训练模型的应用范式 在资源有限的情况下，迁移学习是加速模型开发的首选路径。本章将详细阐述迁移学习的两种主要模式：特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）。我们将深入分析预训练模型（如大型语言模型或视觉模型）在不同下游任务中调整策略的差异，包括冻结层、选择性解冻以及使用适配器（Adapter）模块的先进方法，强调如何高效地利用已有的知识财富。 第九章：模型解释性（XAI）与可信赖AI 随着深度学习模型被用于高风险决策场景，理解模型的“黑箱”至关重要。本章将介绍可解释性人工智能（XAI）的核心技术。我们将详细讲解敏感度分析（如梯度可视化）和归因方法（如 Grad-CAM, Integrated Gradients），这些技术如何高亮显示模型关注的关键输入区域。同时，我们也将讨论模型评估的超越准确率的指标，例如校准（Calibration），确保模型预测的概率值与其真实置信度相符，迈向更可信赖的人工智能系统。 --- 本书总结： 本书致力于构建一个从基础数学到高级模型、再到工程部署的无缝知识链条。阅读完本书后，读者不仅能熟练运用主流的深度学习框架进行编程实现，更重要的是，能够深入理解这些模型背后的数学逻辑和设计哲学，从而具备独立设计、批判性分析和高效优化复杂深度学习系统的能力，为未来人工智能领域的持续创新打下坚实的基础。

作者简介

郭宪

　　南开大学电脑与控制工程学院博士后。2009年毕业于华中科大，同年保送到中国科学院进行硕博连读，主攻机器人动力学建模与控制，并于2016年获得工学博士学位。其主攻方向为机器人智慧感知与决策，目前主持两项国家级专案，内容涉及在机器人领域中，深度学习、深度强化学习等智慧演算法的应用。

方勇纯

　　南开大学电脑与控制工程学院副院长、第七届吴文俊人工智慧科学技术自然科学一等奖得奖者。其亦分别获得浙江大学学士与硕士学位、美国克莱门森大学博士学位、并曾在美国康乃尔大学进行博士后研究、2003年至今任教于南开大学。并于2013年获得国家自然科学基金杰出青年基金的资助。
 

Chapter 01 绪论
1.1 这是一本什么书
1.2 强化学习可以解决什么问题
1.3 强化学习如何解决问题
1.4 强化学习演算法分类及发展趋势
1.5 强化学习模拟环境建置
1.6 本书主要内容及安排

Chapter 02 马可夫决策过程
2.1 马可夫决策过程理论说明
2.2 MDP中的机率学基础说明
2.3 以gym为基础的MDP实例说明
2.4 习题

Chapter 03 以模型为基础的动态规划方法
3.1 以模型为基础的动态规划方法理论
3.2 动态规划中的数学基础说明
3.3 以gym为基础的程式设计实例
3.4 最佳控制与强化学习比较
3.5 习题

Chapter 04 以蒙地卡罗为基础的强化学习方法
4.1 以蒙地卡罗方法为基础的理论
4.2 统计学基础知识
4.3 以Python为基础的程式设计实例
4.4 习题

Chapter 05 以时间差分为基础的强化学习方法
5.1 基于时间差分强化学习演算法理论说明
5.2 以Python和gym为基础的程式设计实例
5.3 习题

Chapter 06 以值函数逼近为基础的强化学习方法
6.1 以值函数逼近为基础的理论说明
6.2 DQN及其变种
6.3 函数逼近方法
6.4 习题

Chapter 07 以策略梯度为基础的强化学习方法
7.1 以策略梯度为基础的强化学习方法理论说明
7.2 以gym和TensorFlow为基础的策略梯度演算法实现
7.3 习题

Chapter 08 以置信域策略最佳化为基础的强化学习方法
8.1 理论基础
8.2 TRPO中的数学知识
8.3 习题

Chapter 09 以确定性策略搜索为基础的强化学习方法
9.1 理论基础
9.2 习题

Chapter 10 以启动策略搜索为基础的强化学习方法
10.1 理论基础
10.2 GPS中有关的数学基础
10.3 习题

Chapter 11 逆向强化学习
11.1 概述
11.2 以最大边际为基础的逆向强化学习
11.3 以最大熵为基础的逆向强化学习
11.4 习题

Chapter 12 组合策略梯度和值函数方法

Chapter 13 值反覆运算网路
13.1 为什么要提出值反覆运算网路
13.2 值反覆运算网路

Chapter 14 以模型为基础的强化学习方法：PILCO及其扩充
14.1 概述
14.2 PILCO
14.3 泸波PILCO和探索PILCO
14.4 深度PILCO

A 后记
B 参考文献

前言

　　2017年5月，AlphaGo击败世界围棋冠军柯洁，标志着人工智慧进入另一个新的阶段。AlphaGo背后的核心演算法——深度强化学习——成为继深度学习之后，广泛受人关注的前端热点。与深度学习相比，深度强化学习具有更广泛的应用背景，可应用于机器人、游戏、自然语言处理、影像处理、视讯处理等领域。深度强化学习演算法被认为是最有可能实现通用人工智慧计算的方法。不过，由于深度强化学习演算法融合了深度学习、统计、资讯学、运筹学、机率论、最佳化等多个学科内容，因此，强化学习的入门门槛比较高，且到目前为止，市面上没有一本零基础全面介绍强化学习演算法的书籍。

　　本书是笔者在南开大学电脑与控制工程学院做博士后期间，每週在课题组内说明强化学习知识的讲义合集。在学习强化学习基本理论的时候，我深深地感受到，强化学习理论中的很多概念和公式都很难了解。经过大量资料和文献的查阅后，并终于了解一个全新的概念时，内心所涌现的那种喜悦和兴奋，鼓动着我将这些知识分享给大家。为此，我在知乎开辟了《强化学习知识大讲堂》专栏，并基本保持了每週一次更新的速度。该专栏获得大家的关注，很多知友反映受益良多，本书的雏形正是来自于此。在成书时，考虑到书的逻辑性和完整性，又增加了很多数学基础和实例说明。希望本书能帮助更多的人入门强化学习，开启自己的人工智慧之旅。

　　在写作过程中，博士后合作导师方勇纯教授给了大量的建议，包含书的整体结构、每一章的说明方式，甚至每个标题的选择。写作后，方老师细致地审稿了全文，列出了详细的批註，并多次当面指导书稿的修改。正是因为方老师的耐心指导与辛勤付出，本书才得以顺利完成。

　　同时，非常感谢组内的所究所学生丁杰、朱威和赵铭慧三位同学，透过与他们的交流，我学会了如何更清晰地说明一个概念。本书很多说明方式，都是在与他们的交流中产生的。

　　本书在写作过程中参考了很多文献资料，这些文献资料是无数科学研究工作者们日日夜夜奋斗的成果。本书对这些成果进行加工并形成了一套自成系统的原理入门教学。可以说，没有这些科学研究工作者们的丰硕成果，就没有现今蓬勃发展的人工智慧，也就没有这本书，在此对这些科学工作者们表示由衷的敬意。

　　本书前六章的内容及组织想法，很大部分参考了David Silver的网路课程，同时也参考了强化学习鼻祖Richard S. Sutton等人所着的Reinforcement Learning: An Introduction，在此向Silver和Sutton致敬。

　　本书第8章介绍了置信域强化学习演算法，主要参考了John Shulman的博士论文，在此向John Shulman博士及其导师Pieter Abbeel致敬。第10章主要介绍了Sergey Levine博士的工作，在此对其表示感谢。在强化学习前端部分，本书介绍了最近一年该领域很优秀的研究工作，如Donoghue的组合策略梯度和Qlearning方法、Tamar的值反覆运算网路、Deisenroth的PILCO方法和McAllister的PILCO扩充方法，在此对这些作者表示感谢。当然，本书还介绍了很多其他科学研究工作者的工作，在此对他们一併致谢。

　　本书主要说明的是前人提出的强化学习演算法的基本理论，并没有介绍笔者个人的工作，但在此，仍然要感谢目前我负责的两项基金的支援：中国国家自然科学基金青年基金（61603200）和中国博士后基金面上专案（2016M601256）。这两个专案都和强化学习有关，本书也可看成是这两个专案的前期研究和累积。关于更多笔者个人的工作，留待以后再与大家分享。

　　由于个人水准有限，书稿中难免有错误，欢迎各位同行和读者批评指正。我的个人电子邮件是guoxiansia@163.com，如有疑问，欢迎谘询。

　　最后，感谢我的家人，感谢我的内人王凯女士，感谢她长时间对我的了解和支援，没有她的帮助，我一无所有，一事无成。这本书献给她。
 

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本书《最新人工智慧应用：用强化学习快速上手AI》的时候，真的超興奮的！身為一個在科技領域打滾多年的台灣上班族，AI 這種東西聽了很久，但總覺得離自己好遙遠，有時候看新聞、聽演講，聽到一些專有名詞，腦袋就開始打結，感覺自己好像跟不上時代的腳步。所以，當我看到這本書強調「快速上手」，而且是「強化學習」這種聽起來有點炫砲但又似乎是 AI 核心技術的內容，就覺得，這根本是為我這種「技術小白」量身打造的吧？ 我一直以來對 AI 都抱持著一種好奇又有點害怕的心態。好奇的是它能做到哪些不可思議的事情，害怕的是它會不會取代我的工作，或者讓我的技能變得毫無價值。所以，我嘗試過看一些線上課程，但總是學到一半就放棄了，不是因為內容太難，而是真的不知道從何學起，課程跳躍性太大，或是缺乏實際操作的引導。這本書光是書名就讓我有種「終於可以踏出第一步」的感覺，而且「應用」這個詞也很有吸引力，我希望學到的東西不只是理論，而是真的能夠在實際工作或生活中找到應用場景，解決問題，甚至創造新的價值。

评分☆☆☆☆☆

這陣子真的被 AI 的話題轟炸到有點麻痺，身邊的朋友、同事都在討論 ChatGPT、Midjourney 之類的，感覺不跟上好像就會被淘汰一樣。可是，每次想深入了解，又發現資料太多太雜，而且很多都講得像是天書，什麼神經網路、梯度下降、過擬合，聽了頭都昏了。我一直在找一本可以讓我從頭開始，建立紮實基礎，又不會太過學術的書。這本《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》聽說是用「強化學習」切入，這個方向聽起來還蠻特別的，跟一般從機器學習、深度學習講起的路數不太一樣。我很好奇它到底會怎麼引導我們理解 AI 的核心概念，尤其是強化學習這種「透過試誤學習」的模式，是不是真的能讓我們這些初學者更容易理解 AI 的決策過程。 而且，書名裡強調「快速上手」，這對我這種時間有限的上班族來說，簡直是天籟。我不想花幾個月的時間去讀一本厚厚的理論書，我更希望能在短時間內掌握到關鍵知識，然後能夠實際去應用。我對「應用」這塊非常期待，希望書裡能提供一些實際案例，甚至是簡單的程式碼範例，讓我能邊讀邊動手，親身體驗 AI 的魅力。我特別想知道，透過強化學習， AI 到底能在哪些領域做出「最新」的應用，像是自動駕駛、遊戲 AI 或是更聰明的個人助理等等，有沒有可能讓我們在台灣的產業也能看到或發展出類似的應用呢？

评分☆☆☆☆☆

最近 AI 的討論真的爆炸，無論是新聞報導還是社群媒體，都充斥著相關的資訊。我個人對 AI 抱持著高度興趣，尤其關注那些能夠實際解決問題、提升效率的應用。我過去嘗試過閱讀一些技術型的文章，但常常因為缺乏足夠的背景知識，而無法完全理解其中的奧妙。因此，當我看到《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》這本書，並得知它專注於「強化學習」這個領域時，我的好奇心就被深深勾起。 我一直認為，理解 AI 的核心原理，比單純使用現有的工具來得更重要。而「強化學習」聽起來就像是 AI 的一種「學習進化」的過程，透過不斷的嘗試與回饋來優化決策，這與我們人類在生活中學習成長的方式有許多相似之處。我非常期待這本書能透過清晰易懂的講解，帶領我深入了解強化學習的原理，以及它在各個領域的實際應用。特別是「最新應用」這個詞，讓我對書中能探討的實際案例和前沿技術充滿了期待。我希望這本書能讓我擺脫對 AI 的「霧裡看花」感，真正掌握它的精髓。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對於新科技總是充滿好奇的台灣讀者，AI 這個話題近幾年來已經成為我生活中不可或缺的一部份。雖然我不是專業的工程師，但在我的日常工作中，我也越來越常接觸到與 AI 相關的資訊和工具。然而，深入了解 AI 的技術細節，特別是像是「強化學習」這種聽起來就充滿學問的領域，總是讓我有點卻步。很多時候，我只停留在表面上，知道 AI 很厲害，卻不明白它到底是如何做到的。 這本《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》的書名，立刻就吸引了我的目光。首先，「最新人工智慧應用」這幾個字，代表著這本書會介紹當前最熱門、最有價值的 AI 發展方向。再來，「用強化學習快速上手」則點出了核心的學習方法和目標。我一直認為，要真正理解一個領域，最好的方法就是從其核心技術入手，而強化學習，作為一種模擬生物學習機制的 AI 技術，聽起來就充滿了潛力，也似乎比其他一些理論化的領域更容易被我這樣背景的讀者所理解。 我非常期待這本書能夠提供一個清晰的學習路徑，帶領我從強化學習的基本概念開始，逐步理解其運作原理，並進一步探討它在不同產業的實際應用。我希望透過這本書，我能夠擺脫過去那種「知其然，不知其所以然」的學習模式，真正掌握 AI 的關鍵技術，並能在未來的工作和生活中，更有效地運用 AI，甚至激發出更多創新的想法。

评分☆☆☆☆☆

每次看到科技新聞裡提到的 AI，都覺得很厲害，像是自動駕駛車、可以自己下棋的電腦，或是可以幫忙創作圖片的軟體，都讓我驚嘆不已。但是，當我試著去了解這些技術背後是如何運作的時候，常常會被一堆我看不懂的專有名詞給打敗。我不是本科系出身，對於數學和程式的基礎也不太紮實，所以一直以來都對 AI 感到有點距離感。 這次看到《最新人工智慧應用：用強化學習快速上手AI》這本書，書名裡的「快速上手」和「強化學習」讓我覺得很有機會。我一直覺得，學習任何新事物，最怕的就是太過理論、太過抽象，讓人抓不到重點。強化學習聽起來就像是 AI 在「玩遊戲」，透過不斷地嘗試錯誤來學到最好的策略，這個概念對我來說比較容易想像。我希望這本書能夠用非常白話的方式，解釋清楚強化學習的原理，甚至可以搭配一些簡單的圖示或實際的例子，讓我能夠真正理解。 我很期待書裡能介紹一些「最新」的應用，例如說，強化學習在金融業、醫療業，或是甚至是我們日常生活中，可以有哪些令人意想不到的應用。我希望這本書不只是一個知識的傳遞，更能啟發我對 AI 的想像力，讓我看到 AI 的可能性，甚至激發我去嘗試用 AI 來解決我工作或生活中的一些小問題。