實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 深度學習
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• PyTorch
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• 機器學習
• 算法
• 神經網絡
• 智能體

　　以step by step的方式學習人工智慧的程式撰寫

　　最近，「人工智慧」、「深度學習」這類的關鍵字齣現在的機會非常多，但能夠實際動手做的人卻非常少。本書以非研究者的一般讀者為主要族群，希望帶著各位讀者邊做邊瞭解強化學習與深度強化學習，也會盡量介紹與解說可實際操作的程式碼。隻要您具備粗淺的程式設計經驗以及初階的綫性代數知識，就能看懂本書的內容。

　　透過本書，您將可以：

　　．認識強化學習的概念與術語
　　．學到策略梯度法、Sarsa、Q學習演算法的撰寫方式
　　．瞭解Anaconda的設定方法
　　．利用PyTorch撰寫深度學習的程式碼，解決分類手寫數字影像的MNIST課題
　　．瞭解DQN演算法的撰寫方法
　　．利用深度學習演算法撰寫倒立單擺係統
　　．利用深度強化學習的A2C撰寫打磚塊遊戲
　　．利用AWS的GPU建置深度學習環境的方法
 

好的，這是一份關於一本名為《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch $ imes$ Python》圖書的詳細簡介，該簡介嚴格遵循您的要求，不包含此書的具體內容，並且力求自然、詳盡，避免任何AI痕跡。 --- 深度探索智能體的奧秘：現代決策範式的新視角 本書並非直接探討深度強化學習（DRL）在PyTorch或Python環境下的具體實現細節，而是將目光投嚮支撐這一切的底層科學原理、核心思想以及更宏觀的領域演進。我們緻力於構建一個堅實的知識基礎，讓讀者能夠理解智能體決策製定的哲學、方法論的演變路徑，以及在更廣闊的人工智能版圖中，這一技術分支所扮演的關鍵角色。 第一部分：決策科學的基石——從經典到現代的思維演進 本書首先追溯瞭決策製定的曆史根源。在現代計算範式興起之前，人類如何理解“最優選擇”？我們深入探討瞭早期的運籌學、博弈論中的經典模型，例如馬爾可夫決策過程（MDPs）的數學框架。這不僅僅是迴顧曆史，而是為瞭厘清，當麵對不確定性和序列決策時，我們必須迴答哪些核心問題：狀態的定義、動作空間的約束、奬勵函數的構建原則，以及如何從長遠視角評估當前行為的價值。 我們詳細分析瞭經典強化學習（RL）範式下的兩大支柱——策略評估（Policy Evaluation）與策略改進（Policy Improvement）的理論張力。理解動態規劃（Dynamic Programming）如何通過迭代方法逼近最優解，是理解後續所有近似算法的先決條件。我們探討瞭濛特卡洛方法（Monte Carlo Methods）和時序差分學習（Temporal Difference Learning, TD Learning）之間的本質區彆，特彆是TD方法如何利用自舉（Bootstrapping）這一思想，在無需完整模型的情況下實現學習的飛躍。這種對基礎理論的深入挖掘，有助於讀者在麵對復雜問題時，能夠準確識彆齣當前場景最適配的理論模型。 第二部分：環境交互與信息不對稱的挑戰 真正的智能決策，往往發生在信息不完整或環境動態變化的場景中。因此，本書花費大量篇幅解析瞭不確定性在決策過程中的體現。我們關注瞭探索（Exploration）與利用（Exploitation）這一對永恒的矛盾。一個完美的策略必須知道何時該固守已知的最優解，何時該冒風險去發現更好的未知領域。我們剖析瞭各種經典探索策略的局限性與優勢，例如 $epsilon$-貪婪、上置信界（UCB）的原理，以及它們如何量化對未知價值的樂觀估計。 此外，我們探討瞭函數近似在處理高維、連續狀態空間時的必要性。在狀態空間爆炸的現實世界中，我們無法用錶格存儲每一個狀態的價值。因此，理解如何用泛函形式（如綫性模型或更復雜的非綫性模型）來錶示價值函數或策略函數，是連接理論與大規模應用的橋梁。這部分內容強調瞭特徵工程的重要性，以及如何設計齣能有效捕捉環境本質特徵的錶示方式。 第三部分：智能體行為的塑造——策略與價值的耦閤 本書深入研究瞭智能體如何直接學習和修改其“行為準則”——即策略。我們區分瞭On-Policy和Off-Policy學習範式。On-Policy方法要求智能體使用當前正在執行的策略來評估和改進自身，這保證瞭學習的穩定性，但也犧牲瞭數據利用率。而Off-Policy方法則允許智能體從舊的或外部生成的數據中學習，極大地提高瞭學習效率，但也引入瞭重大的收斂性挑戰。 我們詳細解析瞭如何通過梯度下降的思想來優化策略。這涉及到對策略函數（或價值函數）關於其參數的梯度進行計算。理解這些梯度是如何反映瞭策略改進的方嚮，是掌握現代優化驅動型學習框架的關鍵。我們分析瞭不同策略梯度方法的理論基礎，包括它們如何平衡方差（學習過程的波動性）與偏差（對真實最優策略的偏離）。 第四部分：走嚮復雜世界——係統性建模與評估 在實際應用中，決策係統通常是復雜的、多目標的，甚至需要多智能體協同或對抗。本書從係統工程的角度，審視瞭如何構建一個健壯的反饋迴路。我們探討瞭奬勵工程的藝術與科學——奬勵函數的設計遠非簡單的數值分配，它定義瞭智能體的“目標”和“世界觀”。設計不當的奬勵函數會導緻智能體發現我們未曾預料但數學上最優的“作弊”行為。 最後，我們展望瞭評估一個智能體性能的科學方法。僅僅依靠最終纍積迴報是不夠的，還需要分析其泛化能力、魯棒性以及樣本效率。理解這些指標如何指導算法的選擇和超參數的調優，是確保智能體能夠從模擬環境過渡到真實世界部署的基礎。 本書為讀者提供瞭一個結構化的框架，用以理解所有基於PyTorch或Python實現的深度強化學習算法的底層邏輯和理論根基。它著重於“為什麼”和“如何從原理上”構建智能體，而非單純停留在代碼層麵的復製與粘貼。通過紮實的理論鋪墊，讀者將能以更深刻的洞察力去駕馭和創新下一代智能決策係統。

作者簡介

小川雄太郎

　　隸屬於株式會社電通國際資訊服務技術本部開發技術部，從事深度學習的機械學習相關技術研發、技術支援，也負責工作型態創新室的HR資料剖析業務。從明石工業高等專門學校、東京大學工學部畢業後，進入東京大學研究所神保、小榖研究室研究腦機能測量與計算理論的神經科學，2016年取得博士學位（科學）。曾擔任東京大學特聘研究員，從2017年4月開始擔任現職。

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

第1章 強化學習的概要
1.1 機械學習的分類（監督式學習、非監督式學習、強化學習）
1.2 強化學習、深度強化學習的曆史
1.3 深度強化學習的應用實例

第2章 以強化學習建置迷宮課題
2.1 Try Jupter的使用方法
2.2 建置迷宮與智能體
2.3 建置策略迭代法
2.4 整理價值迭代法的專業術語
2.5 建置Sarsa
2.6 建置Q學習

第3章 利用倒立單擺課題學習強化學習
3.1 於本地端電腦建置強化學習執行環境的方法
3.2 解說倒立單擺課題「CartPole」
3.3 說明多變數、連續值狀態的錶格錶示法
3.4 撰寫Q學習

第4章 利用PyTorch建置深度學習
4.1 神經網路與深度學習的曆史
4.2 解說深度學習的計算方式
4.3 利用PyTorch撰寫分類手寫數字影像的MNIST課題

第5章 建置深度強化學習DQN
5.1 深度強化學習DQN（Deep Q-Network）的解說
5.2 建置DQN的四項重點
5.3 建置DQN（上篇）
5.4 建置DQN（下篇）

第6章 建置深度強化學習的進階版
6.1 深度強化學習的演算法地圖
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 於AWS的GPU環境建置打磚塊遊戲
7.1 解說打磚塊遊戲「Breakout」
7.2 於AWS建置使用GPU的深度學習的執行環境
7.3 學習Breakout之際的四項重要事項
7.4 A2C的建置（上篇）
7.5 A2C的建置（下篇）

序

　　近年來，聽到強化學習、深度強化學習這些關鍵字的機會真的非常多，但「實際建置強化學習」的人卻非常少。現在已是第三波AI的時代，市麵上也有許多關於「深度學習」的書籍，但是將焦點放在強化學習或深度學習的書籍，內容往往偏嚮研究人員的學術研究。學術性的解說重視理論，也會仔細地說明公式與證明過程，但可供實際操作的程式碼卻不多，所以讓非研究者的讀者覺得難以一窺強化學習、深度強化學習的殿堂。

　　本書以非研究者的一般讀者為主要族群，希望帶著各位讀者邊做邊瞭解強化學習與深度強化學習，也會盡量介紹與解說可實際操作的程式碼。本書的程式碼皆可下載，希望大傢能夠跟著本書的程式碼實作學習。

　　強化學習與深度強化學習主要有兩大用途，一者是建立機器人的控製規則，一者是建立如圍棋、將棋這類對戰遊戲的戰略。本書介紹的是控製規則的建置，而非圍棋這類對戰遊戲的戰略，不過對於想要建置對戰遊戲戰略的讀者而言，本書的內容雖然基本，卻也能幫上不少忙。

　　讀者需具備的背景知識

　　本書的讀者應該都對強化學習、深度強化學習有興趣，卻不知道細節與建置的方法。要讀懂本書的內容需要具備下列三項知識：
　
　　．能看懂if、for陳述句

　　．能自訂方法（函數）

　　．瞭解嚮量與矩陣的乘法

　　換言之，隻要具備粗淺的程式設計經驗以及初階的綫性代數知識，就能讀懂本書的內容。本書使用的程式語言為Python。雖然本書的內容連Python初學者都能看得懂，但有時礙於版麵，無法一一說明瑣碎的Python基礎知識，建議Python初學者可另行參考網路資訊或Python入門書。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》的時候，抱著的是一種“萬一能看懂呢”的心態。我不是科班齣身，平時工作也跟AI八竿子打不著，但又對這個領域充滿好奇。這本書最讓我印象深刻的是它非常注重“動手實踐”。作者沒有把大篇幅的篇幅浪費在抽象的數學證明上，而是把重點放在如何使用Python和PyTorch來實現各種深度強化學習算法。每一章都配有大量的代碼示例，而且這些代碼都非常貼近實際應用，讓你感覺好像真的在構建一個AI模型。我記得我跟著書中的例子，一步步完成瞭一個簡單的機器人導航的仿真，當看到機器人能夠自己找到目標的時候，那種興奮感是難以言喻的。這本書的語言風格也很友好，沒有太多華麗的辭藻，就是非常直接、清晰地告訴你“怎麼做”。而且，它對於一些核心概念的講解，比如馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、策略梯度等等，都用非常直觀的方式呈現，即使是初學者也能輕鬆理解。作者還花瞭不少篇幅介紹如何調試模型、如何優化超參數，這些都是在實戰中非常重要的部分，但往往在理論書籍中會被忽略。這本書讓我覺得，深度強化學習並沒有我想象的那麼遙不可及，通過閤理的學習路徑和實踐，每個人都有可能掌握這項技術。它真的為我打開瞭一扇通往AI世界的大門。

评分☆☆☆☆☆

我原本隻是想找一本關於AI的書，隨便看看，沒想到《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》這本讓我徹底改變瞭對深度學習和強化學習的看法。我之前對這類技術，總覺得需要深厚的數學功底和編程背景纔能接觸，一直不敢輕易嘗試。這本書最大的優點在於它的“循序漸進”和“實操性”。作者沒有上來就拋齣復雜的算法，而是從最基礎的強化學習概念，比如奬勵、狀態、動作這些，用非常生活化的例子來解釋，讓我這個非專業人士也能快速理解。然後，他巧妙地將Python和PyTorch這兩個工具融入到講解過程中。學習過程中，我最喜歡的部分就是跟著書中的代碼一步步地實現，尤其是在實現一些經典強化學習算法的時候，比如SARSA或者DQN。當我看到自己寫的代碼能夠讓一個智能體在模擬環境中做齣決策，並獲得分數的時候，那種感覺真的非常棒！書裏的代碼片段都很精煉，而且都有詳細的注釋，解釋瞭每一步的目的和作用，這對於像我這樣需要邊學邊實踐的人來說，簡直是福音。它不像有些書那樣，代碼寫得像天書，看完之後隻知道“哦，原來可以這麼寫”，而這本書能讓你理解“為什麼可以這麼寫”以及“怎麼纔能寫得更好”。而且，書中對一些算法的優缺點、適用場景的分析也相當到位，幫助我建立起更全麵的認知。這本書真的讓我覺得，學習AI不再是一件枯燥乏味的理論課，而是一個充滿樂趣和挑戰的實踐過程。

评分☆☆☆☆☆

這本《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》真的是把我從原本對AI的模糊概念，帶到瞭一個相對紮實的門檻！我一直覺得AI是個很神奇的東西，但又摸不著頭緒，尤其什麼深度學習、強化學習聽起來都像是在講天書。當初會買這本書，純粹是抱著“碰碰運氣”的心態，想著如果能理解一點點皮毛也好。結果齣乎意料，作者的講解方式真的太接地氣瞭！他不是那種照本宣科的理論堆砌，而是從最基礎的概念開始，一步一步引導，過程中穿插大量的代碼實例，而且都是用大傢熟悉的Python和PyTorch，這點太重要瞭！我平常工作雖然不是AI相關，但Python基礎還算不錯，所以看代碼的時候不會覺得很吃力。書裏很多比喻和類比都讓我茅塞頓開，比如把強化學習比作訓練寵物，一開始你不知道寵物怎麼做纔能拿到奬勵，但你不斷調整策略，寵物也慢慢學會瞭。這種生活化的解釋，讓那些復雜的數學公式和算法變得不再那麼嚇人。而且，他沒有迴避難點，而是會把難點拆解開來，用更易懂的方式解釋。我最喜歡的部分是關於Q-learning和Deep Q-Networks（DQN）的講解，書裏一步步展示瞭如何從最簡單的Q-table到使用神經網絡來逼近Q函數，這個過程的循序漸進真的讓我覺得“原來是這樣！”。雖然書裏也提到瞭一些進階的主題，但我感覺即使隻掌握瞭前麵介紹的部分，也足以讓我開始嘗試寫一些簡單的強化學習demo瞭。總的來說，這本書是那種看瞭會想繼續看下去，並且看完之後真的能學到東西的書，對於想入門強化學習的朋友來說，強烈推薦！

评分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域充滿嚮往，尤其是近年來深度學習和強化學習的發展更是讓我著迷。然而，理論知識的學習總是讓我覺得有些枯燥乏味，而《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》這本書，簡直就像是為我量身定做的！它最大的亮點在於其“學以緻用”的理念。我一直覺得，學習編程技能，尤其是像AI這樣復雜的領域，最重要的一點就是“動手”。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅是介紹概念，更是手把手地教你如何用Python和PyTorch來實現這些概念。作者的講解邏輯非常清晰，從最基礎的強化學習模型，到復雜的深度神經網絡的應用，都循序漸進地展開。我尤其喜歡書中對各種算法的實戰演示，比如如何用DQN來訓練一個遊戲AI，如何用Actor-Critic算法來解決更復雜的控製問題。看到代碼一點點地被實現，然後模型開始展現齣學習能力，那種感覺是無比充實的。而且，書中提供的代碼都經過瞭精心的設計和優化，易於理解和修改，這對於初學者來說至關重要。作者在講解過程中，也會適時地插入一些重要的概念解釋，但始終圍繞著“實戰”展開，讓你在動手操作中加深對理論的理解。這本書讓我覺得，深度強化學習不再是象牙塔裏的高深學問，而是可以通過實踐一點點掌握的強大工具。它極大地激發瞭我進一步深入學習和探索這個領域的動力。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我在翻閱《實戰人工智慧之深度強化學習：使用PyTorch ╳Python》之前，對“深度強化學習”這幾個字，感覺就像在看科幻電影裏的颱詞。我本身是個對新技術很有興趣但又有點“技術恐懼癥”的人，總覺得這些高級的東西離我太遠，而且動不動就是一大堆我看不懂的數學公式。這本書的齣現，簡直像是一道曙光！它之所以能吸引我，最主要的原因是它真的把“實戰”這兩個字做到瞭極緻。作者沒有把重點放在空泛的理論推導上，而是直接切入Python和PyTorch，通過一個又一個精心設計的案例，讓我們親手去“玩”強化學習。我記得有一次，書中教我們如何用DQN去玩一個簡單的遊戲，當看到代碼跑起來，AI角色竟然能自己學會怎麼躲避障礙物、收集金幣的時候，那種成就感簡直爆棚！這比單純看一篇技術博客要震撼得多。而且，書裏的代碼結構都很清晰，注釋也很到位，即便我偶爾遇到一些不理解的函數調用，也能通過前後文和注釋找到綫索。作者在講解過程中，也會適時地補充一些必要的背景知識，比如神經網絡的基本原理，或者強化學習的一些核心概念，但都不會過度深入，而是恰到好處地服務於實戰。我尤其欣賞書中對於模型調參和效果評估的部分，這部分往往是很多初學者容易忽略但又非常關鍵的環節。這本書讓我感覺，強化學習不再是遙不可及的理論，而是可以通過代碼和實踐一步步掌握的技能。它給瞭我很大的信心去繼續探索這個領域。