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图书介绍

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出版者出版社：佳魁资讯订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2018/06/08

语言语言：繁体中文

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发表于2024-04-27

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图书描述

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！

著者信息

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。

图书目录

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