Python深度強化學(xué)習(xí)：使用PyTorch， TensorFlow 和OpenAI Gym

定　價：￥69.00

作　者：	[印]尼米什·桑吉（Nimish Sanghi）著，羅俊海譯
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302607724	出版時間：	2022-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書重點突出深度強化學(xué)習(xí)理論的基本概念、前沿基礎(chǔ)理論和Python應(yīng)用實現(xiàn)。首先介紹馬爾可夫決策、基于模型的算法、無模型方法、動態(tài)規(guī)劃、蒙特卡洛和函數(shù)逼近等基礎(chǔ)知識；然后詳細闡述強化學(xué)習(xí)、深度強化學(xué)習(xí)、多智能體強化學(xué)習(xí)等算法，及其Python應(yīng)用實現(xiàn)。本書既闡述獎勵、價值函數(shù)、模型和策略等重要概念和基礎(chǔ)知識，又介紹深度強化學(xué)習(xí)理論的前沿研究和熱點方向。本書英文版出版之后，廣受好評，已成為深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域暢銷教材，也可為人工智能和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的科研工作者、技術(shù)工程師提供參考。

作者簡介

　　作者簡介Nimish Sanghi（尼米什·桑吉）一位充滿激情的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，專注于使用技術(shù)解決客戶問題，在軟件和咨詢領(lǐng)域擁有超過25年的工作經(jīng)驗，擁有人工智能和深度學(xué)習(xí)的多項證書，獲得印度理工學(xué)院電氣工程學(xué)士學(xué)位、印度管理學(xué)院工商管理碩士學(xué)位。曾在普華永道、IBM和Oracle等公司擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)，負責(zé)盈虧管理。2006年，在SOAIS公司開啟軟件咨詢創(chuàng)業(yè)之旅，為《財富》100強的眾多公司提供自動化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)，實現(xiàn)從本地應(yīng)用到云計算的轉(zhuǎn)型。人工智能和自動化驅(qū)動的初創(chuàng)公司領(lǐng)域的天使投資人，聯(lián)合創(chuàng)立面向印度市場的SaaS人力資源和薪資Paybooks平臺，聯(lián)合創(chuàng)立提供人工智能驅(qū)動的工作流ZipperAgent自動化平臺和視頻營銷ZipperHQ自動化平臺（總部位于波士頓的初創(chuàng)公司），現(xiàn)任這兩個平臺的首席技術(shù)官和首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。譯者簡介羅俊海，博士（后），電子科技大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師。主要研究方向為智能計算、目標檢測和數(shù)據(jù)融合，主持國家自然科學(xué)基金、四川省科技廳基金、總裝預(yù)研基金和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)等15項，參與制訂標準6項，發(fā)表文章60余篇，其中SCI檢索50余篇，總引用1500余次。申請和授權(quán)發(fā)明專利30余項，獲四川省科學(xué)技術(shù)進步獎二等獎和三等獎各1項。出版《多源數(shù)據(jù)融合和傳感器管理》《使用HTML和CSS開發(fā)WEB網(wǎng)站》《物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用實戰(zhàn)》等專著和教材5部，以及譯著《實用MATLAB深度學(xué)習(xí)：基于項目的方法》。

圖書目錄

第1章強化學(xué)習(xí)導(dǎo)論
1.1強化學(xué)習(xí)概述
1.2機器學(xué)習(xí)分類
1.2.1監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.2.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
1.2.3強化學(xué)習(xí)
1.2.4核心元素
1.3基于強化學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)
1.4實例和案例研究
1.4.1自動駕駛汽車
1.4.2機器人
1.4.3推薦系統(tǒng)
1.4.4金融和貿(mào)易
1.4.5醫(yī)療保健
1.4.6游戲
1.5庫與環(huán)境設(shè)置
1.6總結(jié)
第2章馬爾可夫決策
2.1強化學(xué)習(xí)的定義
2.2智能體和環(huán)境
2.3獎勵
2.4馬爾可夫過程
2.4.1馬爾可夫鏈
2.4.2馬爾可夫獎勵
過程
2.4.3馬爾可夫決策
過程
2.5策略和價值函數(shù)
2.6貝爾曼方程
2.6.1貝爾曼方程
2.6.2解決方法類型的
思維導(dǎo)圖
2.7總結(jié)
第3章基于模型的算法
3.1OpenAI Gym
3.2動態(tài)規(guī)劃
3.3策略評估/預(yù)測
3.4策略改進和迭代
3.5價值迭代
3.6廣義策略迭代
3.7異步回溯
3.8總結(jié)
第4章無模型方法
4.1蒙特卡洛估計/預(yù)測
4.2蒙特卡洛控制
4.3離線策略MC控制
4.4TD學(xué)習(xí)方法
4.5TD控制
4.6在線策略SARSA
4.7Q學(xué)習(xí)：離線策略
TD控制
4.8偏差和雙重學(xué)習(xí)
4.9期望SARSA控制
4.10回放池和離線策略學(xué)習(xí)
4.11連續(xù)狀態(tài)空間的Q學(xué)習(xí)
4.12n步回報
4.13資格跡和TD(λ)
4.14DP、MC和TD之間
的關(guān)系
4.15總結(jié)
第5章函數(shù)逼近
5.1概述
5.2逼近理論
5.2.1粗編碼
5.2.2瓦片編碼
5.2.3逼近中的挑戰(zhàn)
5.3增量預(yù)測： MC、TD和
TD(λ)
5.4增量控制
5.4.1n步半梯度SARSA
控制
5.4.2半梯度SARSA(λ)
控制
5.5函數(shù)逼近的收斂性
5.6梯度時序差分學(xué)習(xí)
5.7批處理方法
5.8線性小二乘法
5.9深度學(xué)習(xí)庫
5.10總結(jié)

第6章深度Q學(xué)習(xí)
6.1DQN
6.2優(yōu)先回放
6.3雙Q學(xué)習(xí)
6.4競爭DQN
6.5噪聲網(wǎng)DQN
6.6C51
6.7分位數(shù)回歸DQN
6.8事后經(jīng)驗回放
6.9總結(jié)
第7章策略梯度算法
7.1引言
7.1.1基于策略的方法的
利弊
7.1.2策略表征
7.2策略梯度推導(dǎo)
7.2.1目標函數(shù)
7.2.2導(dǎo)數(shù)更新規(guī)則
7.2.3更新規(guī)則的運算
原理
7.3強化算法
7.3.1帶獎勵因子的
方差減少
7.3.2進一步減少基線
差異
7.4演員評論家方法
7.4.1定義優(yōu)勢
7.4.2優(yōu)勢演員評論家
7.4.3A2C算法的
實現(xiàn)
7.4.4異步優(yōu)勢演員
評論家
7.5信賴域策略優(yōu)化算法
7.6近似策略優(yōu)化算法
7.7總結(jié)
第8章結(jié)合策略梯度和Q學(xué)習(xí)
8.1策略梯度與Q學(xué)習(xí)
的權(quán)衡
8.2結(jié)合策略梯度與Q學(xué)習(xí)的
一般框架
8.3深度確定性策略梯度
8.3.1Q學(xué)習(xí)在DDPG中的
應(yīng)用(評論家)
8.3.2DDPG中的策略
學(xué)習(xí)(演員)
8.3.3偽代碼和實現(xiàn)
8.3.4代碼實現(xiàn)
8.4雙延遲DDPG
8.4.1目標策略平滑
8.4.2Q損失(評論家)
8.4.3策略損失(演員)
8.4.4延遲更新
8.4.5偽代碼和實現(xiàn)
8.4.6代碼實現(xiàn)
8.5重參數(shù)化技巧
8.5.1分數(shù)/強化方法
8.5.2重參數(shù)化技巧與
路徑導(dǎo)數(shù)
8.5.3實驗
8.6熵解釋
8.7軟演員評論家
8.7.1SAC與TD3
8.7.2熵正則化下的
Q損失
8.7.3具有重參數(shù)技巧的
策略損失
8.7.4偽代碼及其實現(xiàn)
8.7.5代碼實現(xiàn)
8.8總結(jié)
第9章綜合規(guī)劃與學(xué)習(xí)
9.1基于模型的強化學(xué)習(xí)
9.1.1使用學(xué)習(xí)的模型
進行規(guī)劃
9.1.2集成學(xué)習(xí)與規(guī)劃
9.1.3Dyna Q和變化
的環(huán)境
9.1.4Dyna Q
9.1.5期望與示例更新
9.2探索vs利用
9.2.1多臂強盜
9.2.2后悔值：探索質(zhì)量的
衡量標準
9.3決策時間規(guī)劃和蒙特
卡洛樹搜索
9.4AlphaGo模擬實驗
9.5總結(jié)
第10章進一步的探索與后續(xù)
工作
10.1基于模型的強化學(xué)習(xí)：
其他方法
10.1.1世界模型
10.1.2想象力增強智
能體
10.1.3基于模型的強化
學(xué)習(xí)和無模型
微調(diào)
10.1.4基于模型的價值
擴展
10.2模仿學(xué)習(xí)和逆強化
學(xué)習(xí)
10.3無導(dǎo)數(shù)方法
10.4遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)
學(xué)習(xí)
10.5元學(xué)習(xí)
10.6流行的強化學(xué)習(xí)庫
10.7如何繼續(xù)學(xué)習(xí)
10.8總結(jié)
術(shù)語