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深度学习入门4:强化学习

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《深度学习入门4:强化学习》([日]斋藤康毅) 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。

作品简介

本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。

内容简介

本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。

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