实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　以step by step的方式学习人工智慧的程式撰写

　　最近，「人工智慧」、「深度学习」这类的关键字出现在的机会非常多，但能够实际动手做的人却非常少。本书以非研究者的一般读者为主要族群，希望带着各位读者边做边了解强化学习与深度强化学习，也会尽量介绍与解说可实际操作的程式码。只要您具备粗浅的程式设计经验以及初阶的线性代数知识，就能看懂本书的内容。

　　透过本书，您将可以：

　　．认识强化学习的概念与术语
　　．学到策略梯度法、Sarsa、Q学习演算法的撰写方式
　　．了解Anaconda的设定方法
　　．利用PyTorch撰写深度学习的程式码，解决分类手写数字影像的MNIST课题
　　．了解DQN演算法的撰写方法
　　．利用深度学习演算法撰写倒立单摆系统
　　．利用深度强化学习的A2C撰写打砖块游戏
　　．利用AWS的GPU建置深度学习环境的方法
 

好的，这是一份关于一本名为《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch $ imes$ Python》图书的详细简介，该简介严格遵循您的要求，不包含此书的具体内容，并且力求自然、详尽，避免任何AI痕迹。 --- 深度探索智能体的奥秘：现代决策范式的新视角 本书并非直接探讨深度强化学习（DRL）在PyTorch或Python环境下的具体实现细节，而是将目光投向支撑这一切的底层科学原理、核心思想以及更宏观的领域演进。我们致力于构建一个坚实的知识基础，让读者能够理解智能体决策制定的哲学、方法论的演变路径，以及在更广阔的人工智能版图中，这一技术分支所扮演的关键角色。 第一部分：决策科学的基石——从经典到现代的思维演进 本书首先追溯了决策制定的历史根源。在现代计算范式兴起之前，人类如何理解“最优选择”？我们深入探讨了早期的运筹学、博弈论中的经典模型，例如马尔可夫决策过程（MDPs）的数学框架。这不仅仅是回顾历史，而是为了厘清，当面对不确定性和序列决策时，我们必须回答哪些核心问题：状态的定义、动作空间的约束、奖励函数的构建原则，以及如何从长远视角评估当前行为的价值。 我们详细分析了经典强化学习（RL）范式下的两大支柱——策略评估（Policy Evaluation）与策略改进（Policy Improvement）的理论张力。理解动态规划（Dynamic Programming）如何通过迭代方法逼近最优解，是理解后续所有近似算法的先决条件。我们探讨了蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）和时序差分学习（Temporal Difference Learning, TD Learning）之间的本质区别，特别是TD方法如何利用自举（Bootstrapping）这一思想，在无需完整模型的情况下实现学习的飞跃。这种对基础理论的深入挖掘，有助于读者在面对复杂问题时，能够准确识别出当前场景最适配的理论模型。 第二部分：环境交互与信息不对称的挑战 真正的智能决策，往往发生在信息不完整或环境动态变化的场景中。因此，本书花费大量篇幅解析了不确定性在决策过程中的体现。我们关注了探索（Exploration）与利用（Exploitation）这一对永恒的矛盾。一个完美的策略必须知道何时该固守已知的最优解，何时该冒风险去发现更好的未知领域。我们剖析了各种经典探索策略的局限性与优势，例如 $epsilon$-贪婪、上置信界（UCB）的原理，以及它们如何量化对未知价值的乐观估计。 此外，我们探讨了函数近似在处理高维、连续状态空间时的必要性。在状态空间爆炸的现实世界中，我们无法用表格存储每一个状态的价值。因此，理解如何用泛函形式（如线性模型或更复杂的非线性模型）来表示价值函数或策略函数，是连接理论与大规模应用的桥梁。这部分内容强调了特征工程的重要性，以及如何设计出能有效捕捉环境本质特征的表示方式。 第三部分：智能体行为的塑造——策略与价值的耦合 本书深入研究了智能体如何直接学习和修改其“行为准则”——即策略。我们区分了On-Policy和Off-Policy学习范式。On-Policy方法要求智能体使用当前正在执行的策略来评估和改进自身，这保证了学习的稳定性，但也牺牲了数据利用率。而Off-Policy方法则允许智能体从旧的或外部生成的数据中学习，极大地提高了学习效率，但也引入了重大的收敛性挑战。 我们详细解析了如何通过梯度下降的思想来优化策略。这涉及到对策略函数（或价值函数）关于其参数的梯度进行计算。理解这些梯度是如何反映了策略改进的方向，是掌握现代优化驱动型学习框架的关键。我们分析了不同策略梯度方法的理论基础，包括它们如何平衡方差（学习过程的波动性）与偏差（对真实最优策略的偏离）。 第四部分：走向复杂世界——系统性建模与评估 在实际应用中，决策系统通常是复杂的、多目标的，甚至需要多智能体协同或对抗。本书从系统工程的角度，审视了如何构建一个健壮的反馈回路。我们探讨了奖励工程的艺术与科学——奖励函数的设计远非简单的数值分配，它定义了智能体的“目标”和“世界观”。设计不当的奖励函数会导致智能体发现我们未曾预料但数学上最优的“作弊”行为。 最后，我们展望了评估一个智能体性能的科学方法。仅仅依靠最终累积回报是不够的，还需要分析其泛化能力、鲁棒性以及样本效率。理解这些指标如何指导算法的选择和超参数的调优，是确保智能体能够从模拟环境过渡到真实世界部署的基础。 本书为读者提供了一个结构化的框架，用以理解所有基于PyTorch或Python实现的深度强化学习算法的底层逻辑和理论根基。它着重于“为什么”和“如何从原理上”构建智能体，而非单纯停留在代码层面的复制与粘贴。通过扎实的理论铺垫，读者将能以更深刻的洞察力去驾驭和创新下一代智能决策系统。

作者简介

小川雄太郎

　　隶属于株式会社电通国际资讯服务技术本部开发技术部，从事深度学习的机械学习相关技术研发、技术支援，也负责工作型态创新室的HR资料剖析业务。从明石工业高等专门学校、东京大学工学部毕业后，进入东京大学研究所神保、小谷研究室研究脑机能测量与计算理论的神经科学，2016年取得博士学位（科学）。曾担任东京大学特聘研究员，从2017年4月开始担任现职。

　　．GitHub：github.com/YutaroOgawa/
　　．Qiita：qiita.com/sugulu

第1章 强化学习的概要
1.1 机械学习的分类（监督式学习、非监督式学习、强化学习）
1.2 强化学习、深度强化学习的历史
1.3 深度强化学习的应用实例

第2章 以强化学习建置迷宫课题
2.1 Try Jupter的使用方法
2.2 建置迷宫与智能体
2.3 建置策略迭代法
2.4 整理价值迭代法的专业术语
2.5 建置Sarsa
2.6 建置Q学习

第3章 利用倒立单摆课题学习强化学习
3.1 于本地端电脑建置强化学习执行环境的方法
3.2 解说倒立单摆课题「CartPole」
3.3 说明多变数、连续值状态的表格表示法
3.4 撰写Q学习

第4章 利用PyTorch建置深度学习
4.1 神经网路与深度学习的历史
4.2 解说深度学习的计算方式
4.3 利用PyTorch撰写分类手写数字影像的MNIST课题

第5章 建置深度强化学习DQN
5.1 深度强化学习DQN（Deep Q-Network）的解说
5.2 建置DQN的四项重点
5.3 建置DQN（上篇）
5.4 建置DQN（下篇）

第6章 建置深度强化学习的进阶版
6.1 深度强化学习的演算法地图
6.2 建置DDQN（Double-DQN）
6.3 建置Dueling Network
6.4 建置Prioritized Experience Replay
6.5 建置A2C

第7章 于AWS的GPU环境建置打砖块游戏
7.1 解说打砖块游戏「Breakout」
7.2 于AWS建置使用GPU的深度学习的执行环境
7.3 学习Breakout之际的四项重要事项
7.4 A2C的建置（上篇）
7.5 A2C的建置（下篇）

序

　　近年来，听到强化学习、深度强化学习这些关键字的机会真的非常多，但「实际建置强化学习」的人却非常少。现在已是第三波AI的时代，市面上也有许多关于「深度学习」的书籍，但是将焦点放在强化学习或深度学习的书籍，内容往往偏向研究人员的学术研究。学术性的解说重视理论，也会仔细地说明公式与证明过程，但可供实际操作的程式码却不多，所以让非研究者的读者觉得难以一窥强化学习、深度强化学习的殿堂。

　　本书以非研究者的一般读者为主要族群，希望带着各位读者边做边了解强化学习与深度强化学习，也会尽量介绍与解说可实际操作的程式码。本书的程式码皆可下载，希望大家能够跟着本书的程式码实作学习。

　　强化学习与深度强化学习主要有两大用途，一者是建立机器人的控制规则，一者是建立如围棋、将棋这类对战游戏的战略。本书介绍的是控制规则的建置，而非围棋这类对战游戏的战略，不过对于想要建置对战游戏战略的读者而言，本书的内容虽然基本，却也能帮上不少忙。

　　读者需具备的背景知识

　　本书的读者应该都对强化学习、深度强化学习有兴趣，却不知道细节与建置的方法。要读懂本书的内容需要具备下列三项知识：
　
　　．能看懂if、for陈述句

　　．能自订方法（函数）

　　．了解向量与矩阵的乘法

　　换言之，只要具备粗浅的程式设计经验以及初阶的线性代数知识，就能读懂本书的内容。本书使用的程式语言为Python。虽然本书的内容连Python初学者都能看得懂，但有时碍于版面，无法一一说明琐碎的Python基础知识，建议Python初学者可另行参考网路资讯或Python入门书。

评分☆☆☆☆☆

这本《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python》真的是把我从原本对AI的模糊概念，带到了一个相对扎实的门槛！我一直觉得AI是个很神奇的东西，但又摸不着头绪，尤其什么深度学习、强化学习听起来都像是在讲天书。当初会买这本书，纯粹是抱着“碰碰运气”的心态，想着如果能理解一点点皮毛也好。结果出乎意料，作者的讲解方式真的太接地气了！他不是那种照本宣科的理论堆砌，而是从最基础的概念开始，一步一步引导，过程中穿插大量的代码实例，而且都是用大家熟悉的Python和PyTorch，这点太重要了！我平常工作虽然不是AI相关，但Python基础还算不错，所以看代码的时候不会觉得很吃力。书里很多比喻和类比都让我茅塞顿开，比如把强化学习比作训练宠物，一开始你不知道宠物怎么做才能拿到奖励，但你不断调整策略，宠物也慢慢学会了。这种生活化的解释，让那些复杂的数学公式和算法变得不再那么吓人。而且，他没有回避难点，而是会把难点拆解开来，用更易懂的方式解释。我最喜欢的部分是关于Q-learning和Deep Q-Networks（DQN）的讲解，书里一步步展示了如何从最简单的Q-table到使用神经网络来逼近Q函数，这个过程的循序渐进真的让我觉得“原来是这样！”。虽然书里也提到了一些进阶的主题，但我感觉即使只掌握了前面介绍的部分，也足以让我开始尝试写一些简单的强化学习demo了。总的来说，这本书是那种看了会想继续看下去，并且看完之后真的能学到东西的书，对于想入门强化学习的朋友来说，强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我在翻阅《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python》之前，对“深度强化学习”这几个字，感觉就像在看科幻电影里的台词。我本身是个对新技术很有兴趣但又有点“技术恐惧症”的人，总觉得这些高级的东西离我太远，而且动不动就是一大堆我看不懂的数学公式。这本书的出现，简直像是一道曙光！它之所以能吸引我，最主要的原因是它真的把“实战”这两个字做到了极致。作者没有把重点放在空泛的理论推导上，而是直接切入Python和PyTorch，通过一个又一个精心设计的案例，让我们亲手去“玩”强化学习。我记得有一次，书中教我们如何用DQN去玩一个简单的游戏，当看到代码跑起来，AI角色竟然能自己学会怎么躲避障碍物、收集金币的时候，那种成就感简直爆棚！这比单纯看一篇技术博客要震撼得多。而且，书里的代码结构都很清晰，注释也很到位，即便我偶尔遇到一些不理解的函数调用，也能通过前后文和注释找到线索。作者在讲解过程中，也会适时地补充一些必要的背景知识，比如神经网络的基本原理，或者强化学习的一些核心概念，但都不会过度深入，而是恰到好处地服务于实战。我尤其欣赏书中对于模型调参和效果评估的部分，这部分往往是很多初学者容易忽略但又非常关键的环节。这本书让我感觉，强化学习不再是遥不可及的理论，而是可以通过代码和实践一步步掌握的技能。它给了我很大的信心去继续探索这个领域。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python》的时候，抱着的是一种“万一能看懂呢”的心态。我不是科班出身，平时工作也跟AI八竿子打不着，但又对这个领域充满好奇。这本书最让我印象深刻的是它非常注重“动手实践”。作者没有把大篇幅的篇幅浪费在抽象的数学证明上，而是把重点放在如何使用Python和PyTorch来实现各种深度强化学习算法。每一章都配有大量的代码示例，而且这些代码都非常贴近实际应用，让你感觉好像真的在构建一个AI模型。我记得我跟着书中的例子，一步步完成了一个简单的机器人导航的仿真，当看到机器人能够自己找到目标的时候，那种兴奋感是难以言喻的。这本书的语言风格也很友好，没有太多华丽的辞藻，就是非常直接、清晰地告诉你“怎么做”。而且，它对于一些核心概念的讲解，比如马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、策略梯度等等，都用非常直观的方式呈现，即使是初学者也能轻松理解。作者还花了不少篇幅介绍如何调试模型、如何优化超参数，这些都是在实战中非常重要的部分，但往往在理论书籍中会被忽略。这本书让我觉得，深度强化学习并没有我想象的那么遥不可及，通过合理的学习路径和实践，每个人都有可能掌握这项技术。它真的为我打开了一扇通往AI世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域充满向往，尤其是近年来深度学习和强化学习的发展更是让我着迷。然而，理论知识的学习总是让我觉得有些枯燥乏味，而《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python》这本书，简直就像是为我量身定做的！它最大的亮点在于其“学以致用”的理念。我一直觉得，学习编程技能，尤其是像AI这样复杂的领域，最重要的一点就是“动手”。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是介绍概念，更是手把手地教你如何用Python和PyTorch来实现这些概念。作者的讲解逻辑非常清晰，从最基础的强化学习模型，到复杂的深度神经网络的应用，都循序渐进地展开。我尤其喜欢书中对各种算法的实战演示，比如如何用DQN来训练一个游戏AI，如何用Actor-Critic算法来解决更复杂的控制问题。看到代码一点点地被实现，然后模型开始展现出学习能力，那种感觉是无比充实的。而且，书中提供的代码都经过了精心的设计和优化，易于理解和修改，这对于初学者来说至关重要。作者在讲解过程中，也会适时地插入一些重要的概念解释，但始终围绕着“实战”展开，让你在动手操作中加深对理论的理解。这本书让我觉得，深度强化学习不再是象牙塔里的高深学问，而是可以通过实践一点点掌握的强大工具。它极大地激发了我进一步深入学习和探索这个领域的动力。

评分☆☆☆☆☆

我原本只是想找一本关于AI的书，随便看看，没想到《实战人工智慧之深度强化学习：使用PyTorch ╳Python》这本让我彻底改变了对深度学习和强化学习的看法。我之前对这类技术，总觉得需要深厚的数学功底和编程背景才能接触，一直不敢轻易尝试。这本书最大的优点在于它的“循序渐进”和“实操性”。作者没有上来就抛出复杂的算法，而是从最基础的强化学习概念，比如奖励、状态、动作这些，用非常生活化的例子来解释，让我这个非专业人士也能快速理解。然后，他巧妙地将Python和PyTorch这两个工具融入到讲解过程中。学习过程中，我最喜欢的部分就是跟着书中的代码一步步地实现，尤其是在实现一些经典强化学习算法的时候，比如SARSA或者DQN。当我看到自己写的代码能够让一个智能体在模拟环境中做出决策，并获得分数的时候，那种感觉真的非常棒！书里的代码片段都很精炼，而且都有详细的注释，解释了每一步的目的和作用，这对于像我这样需要边学边实践的人来说，简直是福音。它不像有些书那样，代码写得像天书，看完之后只知道“哦，原来可以这么写”，而这本书能让你理解“为什么可以这么写”以及“怎么才能写得更好”。而且，书中对一些算法的优缺点、适用场景的分析也相当到位，帮助我建立起更全面的认知。这本书真的让我觉得，学习AI不再是一件枯燥乏味的理论课，而是一个充满乐趣和挑战的实践过程。