动手做深度强化学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　实作现代强化学习方法：深度Q网路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero…

　　强化学习（RL）的最新发展，结合使用深度学习（DL），在训练代理人「像人类一样地」解决复杂问题这方面，取得了前所未有的进步。Google团队利用演算法来玩知名的Atari街机游戏，并击败了它们，这可以说是让RL领域发光发热的重要推手，而世界各地的研究人员正马不停蹄地研发各种新的想法。

　　《动手做深度强化学习》综合性地介绍了最新的DL工具与它们的限制。读者将评估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它们应用于真实的环境之中。本书使用Atari虚拟游戏和一般家庭常玩的Connect4游戏作为范例。除了介绍RL的基础知识之外，作者亦详述如何制作智慧型学习代理人等专业知识，让读者在面对一系列艰鉅的真实世界挑战时，能游刃有余。本书也会说明如何在网格世界（grid world）环境中实作Q学习、如何让代理人学会买卖和交易股票，并学习聊天机器人是如何使用自然语言模型与人类对话的。

　　在这本书中，你将学到：
　　・ 了解结合了RL的DL内容，并实作复杂的DL模型
　　・ 学习RL的基础：马可夫决策过程
　　・ 评估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG…等等
　　・ 了解如何在各种环境中处理离散行动空间和连续行动空间　
　　・ 使用值迭代法来击败Atari街机游戏　
　　・ 建立属于自己的OpenAI Gym环境，来训练股票交易代理人
　　・ 使用AlphaGo Zero演算法，教你的代理人玩Connect4
　　・ 探索最新的深度RL研究主题，包括AI驱动的聊天机器人等等

　　下载范例程式档案：
　　本书的程式码是由 GitHub 託管，可以在如下网址找到：github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On。

　　下载本书的彩色图片：
　　我们还提供您一个PDF档案，其中包含本书使用的彩色萤幕截图／彩色图表，可以在此下载：static.packt-cdn.com/downloads/DeepReinforcementLearningHandsOn_ColorImages.pdf。
 

洞悉前沿：现代机器学习的原理与实践 一本深入浅出、聚焦核心概念与前沿应用的机器学习指南 在这个数据驱动的时代，机器学习已不再是遥不可及的学术概念，而是渗透到我们日常生活方方面面的强大工具。然而，要真正驾驭这门技术，需要的不仅仅是对库函数的调用，更是对底层原理的深刻理解和对实际应用场景的精准把握。《洞悉前沿：现代机器学习的原理与实践》正是为了弥补这一鸿沟而诞生的力作。它摒弃了晦涩难懂的纯理论堆砌，力求以清晰、直观的方式，为读者构建一个完整、系统的现代机器学习知识框架。 本书的定位并非针对某一特定分支的深度挖掘，而是着眼于“全景式”的知识覆盖，确保读者能够建立起对整个机器学习生态系统的宏观认知。我们将带领读者从最基础的数学和统计学基石开始，稳步迈向当前工业界和研究领域最热门的前沿技术。 第一部分：基石构建——理解数据与模型的语言 有效的机器学习始于对数据的敬畏与理解。本部分将详细阐述数据预处理、特征工程的艺术与科学。我们不会停留在简单的缺失值填充上，而是深入探讨如何利用领域知识和统计方法，从原始数据中提取出最有价值的信息。 统计学基础的再审视： 重新梳理回归、分类中的核心统计假设，理解偏差-方差的权衡（Bias-Variance Trade-off）如何在模型选择中起决定性作用。我们将使用直观的例子解释最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的差异，以及它们在贝叶斯方法中的地位。 维度灾难与降维技术： 探讨高维数据带来的挑战。重点介绍经典的主成分分析（PCA）如何在保留信息最大化的前提下实现有效降维，并对比非线性降维技术如t-SNE在数据可视化中的独特优势。 第二部分：经典范式——从线性到非线性决策边界 在掌握了数据基础后，本书将系统介绍支撑现代AI的经典机器学习算法。这里的重点在于算法的内在逻辑，而非仅仅是代码实现。 线性模型的威力与局限： 深入剖析逻辑回归和支持向量机（SVM）。对于SVM，我们将详细解析核函数的原理，解释它们如何巧妙地将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中实现线性可分，这是理解许多复杂模型的关键一步。 集成学习的艺术： 集成方法是提高模型鲁棒性和准确性的核心策略。我们将详尽对比Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升决策树——GBDT）的工作机制。特别地，我们会花篇幅解释GBDT如何通过拟合残差来迭代优化模型，这是一种非常精妙的优化思想。 第三部分：神经计算的崛起——深度学习的结构与优化 深度学习是当前最引人注目的领域，本书将以严谨的态度解析其核心组件和训练过程。 神经网络的构建模块： 详细介绍激活函数（从Sigmoid到ReLU家族的演变及其原因）、损失函数的设计原则，以及优化器（SGD、Momentum、Adam等）如何影响收敛速度和最终性能。 卷积网络（CNN）的几何洞察： 专注于卷积层、池化层和感受野的概念，解释CNN如何有效地捕获图像中的空间层次结构。我们将通过分析经典网络架构（如LeNet、AlexNet）的演变，展示设计思想的迭代。 序列模型与注意力机制： 探讨循环神经网络（RNN）及其改进版（LSTM/GRU）如何处理时间序列数据。随后，引入革命性的“注意力机制”（Attention），阐述其如何解决长距离依赖问题，并自然过渡到现代Transformer架构的基础概念。 第四部分：模型评估与工程实践 一个优秀的模型不仅要准确，更要可靠、可解释且易于部署。本部分聚焦于将模型从实验室推向现实世界的关键环节。 超越准确率的评估： 深入探讨混淆矩阵、精确率-召回率曲线（PR Curve）以及ROC曲线的意义，并讨论在不平衡数据集下选择合适评估指标的重要性。 模型的可解释性（XAI）： 面对日益复杂的黑箱模型，理解其决策过程至关重要。我们将介绍如LIME和SHAP等前沿技术，帮助读者剖析模型为何做出特定预测，这在金融、医疗等高风险领域是不可或缺的能力。 高效的模型部署： 讨论模型量化、剪枝等技术，以适应资源受限的边缘设备。同时，介绍MaaS（Model as a Service）的基本架构概念，确保读者对实际工程流程有所了解。 第五部分：新兴方向与未来展望 本书的最后一部分将拓宽视野，简要介绍机器学习领域中快速发展的几个关键方向，为读者后续的深入研究指明方向，但不进行代码层面的具体展开，确保内容的新颖性和前瞻性。 联邦学习（Federated Learning）： 探讨如何在保护用户隐私的前提下，利用分布式数据训练共享模型。 因果推断在机器学习中的融合： 区别于传统的相关性分析，介绍如何利用机器学习工具来探究事件之间的因果关系，这是从“预测”到“决策”升级的关键一步。 《洞悉前沿：现代机器学习的原理与实践》旨在成为一本兼具深度、广度和前沿性的参考书。它不提供现成的“速成秘籍”，而是通过对原理的细致拆解和对实践的系统梳理，帮助读者建立起扎实的理论功底和灵活的工程思维，真正做到对现代机器学习技术的“洞悉”与“掌控”。阅读本书后，读者将有能力批判性地评估现有技术，并独立探索和构建面向未来的智能系统。

作者简介

Maxim Lapan

　　Maxim Lapan是一位深度学习的爱好者，也是一位独立研究人员。他有15 年的工作经验，身分是「软体开发人员」与「系统架构师」，参与的专案从低阶的Linux 核心驱动程式开发，到在数千台伺服器上执行的「分散式应用程式」的「设计」与「性能优化」。凭借着在大数据、机器学习以及大型平行分散式HPC 和非HPC 系统方面的丰富工作经验，他能用「简单的句子」与「生动的范例」来解释复杂事物的关键重点。目前他最感兴趣的领域是深度学习的实务应用，例如：「深度自然语言处理」和「深度强化学习」。

　　Maxim 和他的家人住在莫斯科，俄罗斯联邦，他在以色列新创公司担任资深NLP 开发人员。
 

前言
第1章：什么是强化学习？
第2章： OpenAI Gym
第3章：使用PyTorch来做深度学习
第4章：交叉熵法
第5章：表格学习与贝尔曼方程式
第6章：深度Q网路
第7章：DQN扩充
第8章：以强化学习法来做股票交易
第9章：策略梯度－另一个选项
第10章：行动－评论者方法
第11章：非同步优势行动－评论者
第12章：以强化学习法训练聊天机器人
第13章：Web导航
第14章：连续行动空间
第15章：信赖域策略－TRPO、PPO与ACKTR
第16章：强化学习中的黑箱优化
第17章：超越无模型方法－想像
第18章：AlphaGo Zero

评分☆☆☆☆☆

这本书名《动手做深度强化学习》简直是为我量身打造的！我一直以来对深度学习和人工智能领域都有浓厚的兴趣，特别是强化学习那种“从错误中学习”的机制，让我觉得特别有生命力。市面上很多书虽然讲解得很详细，但往往理论性太强，看完之后还是不知道如何下手去实践。我一直渴望能够有一本书，能带领我一步步地从零开始，建立起对深度强化学习的理解，并能够亲手去实现一些有趣的应用。 我特别希望这本书能够介绍一些经典的强化学习算法，比如Q-learning、DQN、Policy Gradient等，并提供清晰的代码实现。而且，我希望书中的範例能够尽量贴近实际应用，比如如何训练一个能够玩简单游戏的AI，或者如何让机器人学会完成一项基本任务。这样，我不仅能学到算法的原理，还能看到它们是如何在实际中发挥作用的。此外，我一直对深度学习在机器人控制方面的应用非常感兴趣，这本书如果能在这方面有所涉及，那简直是太棒了！我非常期待这本书能带给我全新的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能的“学习”过程充满好奇，特别是那种可以通过与环境互动来不断优化自身行为的强化学习。但很多时候，理论性的讲解很容易让人感到抽象和遥远。《动手做深度强化学习》这个书名，直接点出了我的需求——“动手做”，我就是想亲手去实现，去验证，去感受算法的魅力。我希望这本书能提供一些非常具体、可执行的代码範例，最好是使用目前主流的深度学习框架，比如PyTorch或TensorFlow。这样，即使是对深度学习有些基础，但对强化学习还不甚了解的读者，也能快速上手。 我尤其期待书中能有一些关于“策略梯度”或“Actor-Critic”等进阶算法的讲解和实践。这些算法听起来就很有趣，感觉能够更灵活地处理各种决策问题。而且，在实际应用中，我们经常会遇到各种各样的问题，比如训练不稳定、收敛速度慢等等。我希望这本书能分享一些解决这些实际挑战的技巧和经验，而不仅仅是停留在理想化的範例上。毕竟，真正掌握一项技术，往往是在克服了各种“坑”之后才能实现的。这本书的出现，对我来说，绝对是学习深度强化学习的一大福音。

评分☆☆☆☆☆

最近对AI的发展速度感到非常惊讶，尤其是在强化学习这个领域，感觉进步神速。《动手做深度强化学习》这个书名，直接戳中了我的痒点。我一直觉得，学习编程和算法，最重要的一环就是“实践”，而这本书的取向，正是让我感到兴奋的地方。很多时候，看书看得再多，如果不能动手去写代码、去跑模型，总感觉隔靴搔痒。我希望这本书能提供清晰的代码範例，最好是涵盖了深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的运用，并且能够逐步引导读者理解代码背后的逻辑。 我一直对强化学习在游戏AI方面的应用非常着迷，比如围棋AI的成功，让我觉得未来充满了无限可能。我希望这本书能在这方面有所介绍，比如如何使用深度强化学习来训练一个能够玩《贪吃蛇》或者《Flappy Bird》的AI。这不仅有趣，而且能够让我直观地感受到算法的威力。同时，我也希望这本书能够分享一些在实际应用中可能会遇到的挑战，以及相应的解决方案，比如如何处理大规模的训练数据，如何优化模型的性能等等。总之，我非常期待这本能让我真正“学到东西、做出东西”的书。

评分☆☆☆☆☆

最近台湾吹起一股AI学习的热潮，各种线上课程、技术分享会层出不穷，但说实话，要找到一本真正能够“落地”的书，还是不容易。很多教材虽然内容扎实，但往往太过于学术化，看得人眼花缭乱，感觉离实际应用还有一大段距离。《动手做深度强化学习》这本我一直有在关注，光看书名就知道它走的是实操路线，这对我来说简直是及时雨！我一直对强化学习在游戏领域的应用特别感兴趣，比如 AlphaGo 的横空出世，那种以弱胜强、超越人类的策略，真的太震撼了。 我很好奇，这本书会不会深入讲解如何利用深度学习来处理像围棋、星际争霸这种高维度、复杂决策的游戏。比如，如何将游戏画面转换成深度学习模型可以理解的输入，以及如何设计有效的奖励函数来引导AI学习。当然，除了游戏，我也想了解它在其他领域的应用，比如自动驾驶、推荐系统，甚至是医疗诊断。毕竟，如果这本书能教会我如何运用深度强化学习来解决一些实际问题，那价值就太大了。我希望它不只是教你“怎么做”，更能让你理解“为什么这么做”，这样才能真正掌握这门技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《动手做深度强化学习》光是书名就让人跃跃欲试，感觉充满了实际操作的乐趣！我一直以来都对机器学习，尤其是深度学习的强大之处感到好奇，但往往很多书本都停留在理论层面，看得我云里雾里，抓不到实际应用的脉络。强化学习本身就带着一股“试错成长”的酷劲，就像教小孩子玩游戏一样，通过奖励和惩罚来学会策略，而深度学习的加入，更是让这个学习过程能处理更复杂、更庞大的状态空间，这简直太令人兴奋了！ 我一直很想知道，书里到底会怎么把这些抽象的概念，比如Q-learning、DQN、Policy Gradients等等，用代码一步一步地实现出来。毕竟，“动手做”是检验真理的唯一标准嘛！我希望它能提供清晰的伪代码，甚至是完整的Python代码範例，让我们这些技术宅男宅女们能够跟着跑一遍，亲手感受算法的运行轨迹。而且，深度强化学习的应用场景实在太广了，从游戏AI到机器人控制，甚至到金融交易，简直无所不能。我特别期待书里能介绍几个比较贴近生活或者具有一定挑战性的实战案例，比如训练一个可以玩《星际争霸》的AI，或者让机器人学会走迷宫，这样不仅能学到技术，还能激发更多有趣的灵感。