深度强化学习

作者: 刘全、黄志刚

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2021-08-01

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图书简介

本书基于PyTorch框架,用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,包括传统的强化学习基本方法和目前流行的深度强化学习方法。在对强化学习任务建模的基础上,首先介绍动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法等表格式强化学习方法,然后介绍在PyTorch框架下,DQN、DDPG、A3C等基于深度神经网络的大规模强化学习方法。全书以一个扫地机器人任务贯穿始终,并给出具有代表性的实例,增加对每个算法的理解。全书配有PPT和视频讲解,对相关算法和实例配有代码程序。 全书共分三部分: 第一和第二部分(第1~8章)为表格式强化学习部分,着重介绍深度强化学习概述、环境的配置、数学建模、动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法、n步时序差分法、规划和蒙特卡洛树搜索; 第三部分(第9~14章)为深度强化学习部分,着重介绍深度学习、PyTorch与神经网络、深度Q网络、策略梯度、基于确定性策略梯度的深度强化学习、AC框架的拓展。全书提供了大量的应用实例,每章章末均附有习题。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、电子工程等相关专业高年级本科生、研究生的教材,又可为人工智能、机器学习等领域从事项目开发、科学研究的人员提供参考。

编辑推荐

强化学习是目前机器学习领域最热门的方向之一,本书经多年的实践教学经验的积累,形成了一套完整的教学体系。并结合流行的深度学习框架PyTorch,该书在理论和应用上都是较先进的。本书理论结合实践,深入浅出地讲解相关算法和实例。

更多图书信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2021-08-01
  • 作者:刘全、黄志刚
  • 更新: 2021-11-24
  • 书号:9787302578208

作者信息

刘全、黄志刚

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