動(dòng)手學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

定　價(jià)：￥89.90

作　者：	張偉楠，沈鍵，俞勇著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115584519	出版時(shí)間：	2022-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	246	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書系統(tǒng)地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理和實(shí)現(xiàn)，是一本理論扎實(shí)、落地性強(qiáng)的圖書。本書包含3個(gè)部分：第一部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念和表格型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法；第二部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階，討論深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思維方式、深度價(jià)值函數(shù)和深度策略學(xué)習(xí)方法；第三部分為強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿，介紹學(xué)術(shù)界在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要關(guān)注方向和前沿算法。同時(shí)，本書提供配套的線上代碼實(shí)踐平臺(tái)，展示源碼的編寫和運(yùn)行過程，讓讀者進(jìn)一步掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行機(jī)制。本書理論與實(shí)踐并重，在介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的同時(shí)，輔之以線上代碼實(shí)踐平臺(tái)，幫助讀者通過實(shí)踐加深對(duì)理論的理解。本書適合對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣的高校學(xué)生、教師，以及相關(guān)行業(yè)的開發(fā)和研究人員閱讀、實(shí)踐。

作者簡(jiǎn)介

　　張偉楠，上海交通大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師，ACM班機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程授課老師，吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)得主，獲得中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”支持。他的科研領(lǐng)域包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)以及這些技術(shù)在推薦系統(tǒng)、搜索引擎、文本分析等場(chǎng)景中的應(yīng)用。他在國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表了100余篇相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文，于2016年在英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）計(jì)算機(jī)系獲得博士學(xué)位。沈鍵，上海交通大學(xué)APEX實(shí)驗(yàn)室博士生，師從俞勇教授，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和教育數(shù)據(jù)挖掘。在攻讀博士期間，他以第一作者身份發(fā)表機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際會(huì)議NeurIPS、AAAI論文，參與發(fā)表多篇機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際會(huì)議（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）論文，并擔(dān)任多個(gè)國(guó)際會(huì)議和SCI學(xué)術(shù)期刊的審稿人。俞勇，享受國(guó)務(wù)院特殊津貼專家，教學(xué)名師，上海交通大學(xué)特聘教授，APEX實(shí)驗(yàn)室主任，上海交通大學(xué)ACM班創(chuàng)始人。俞勇教授曾獲得“國(guó)家高層次人才特殊支持計(jì)劃”教學(xué)名師、“上海市教學(xué)名師獎(jiǎng)”“全國(guó)師德標(biāo)兵”“上海交通大學(xué)校長(zhǎng)獎(jiǎng)”和“最受學(xué)生歡迎教師”等榮譽(yù)。他于2018年創(chuàng)辦了伯禹人工智能學(xué)院，在上海交通大學(xué)ACM班人工智能專業(yè)課程體系的基礎(chǔ)上，對(duì)AI課程體系進(jìn)行創(chuàng)新，致力于培養(yǎng)卓越的AI算法工程師和研究員。

圖書目錄

第一部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第 1 章初探強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2
1．1 簡(jiǎn)介 2
1．2 什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2
1．3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的環(huán)境 4
1．4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo) 4
1．5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù) 5
1．6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獨(dú)特性 6
1．7 小結(jié) 6
第 2 章多臂老虎機(jī)問題 7
2．1 簡(jiǎn)介 7
2．2 問題介紹 7
2．2．1 問題定義 7
2．2．2 形式化描述 8
2．2．3 累積懊悔 8
2．2．4 估計(jì)期望獎(jiǎng)勵(lì) 8
2．3 探索與利用的平衡 10
2．4 -貪婪算法 11
2．5 上置信界算法 14
2．6 湯普森采樣算法 16
2．7 小結(jié) 18
2．8 參考文獻(xiàn) 18
第 3 章馬爾可夫決策過程 19
3．1 簡(jiǎn)介 19
3．2 馬爾可夫過程 19
3．2．1 隨機(jī)過程 19
3．2．2 馬爾可夫性質(zhì) 19
3．2．3 馬爾可夫過程 20
3．3 馬爾可夫獎(jiǎng)勵(lì)過程 21
3．3．1 回報(bào) 21
3．3．2 價(jià)值函數(shù) 22
3．4 馬爾可夫決策過程 24
3．4．1 策略 25
3．4．2 狀態(tài)價(jià)值函數(shù) 25
3．4．3 動(dòng)作價(jià)值函數(shù) 25
3．4．4 貝爾曼期望方程 25
3．5 蒙特卡洛方法 28
3．6 占用度量 31
3．7 最優(yōu)策略 32
3．8 小結(jié) 33
3．9 參考文獻(xiàn) 33
第 4 章動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法 34
4．1 簡(jiǎn)介 34
4．2 懸崖漫步環(huán)境 34
4．3 策略迭代算法 36
4．3．1 策略評(píng)估 36
4．3．2 策略提升 36
4．3．3 策略迭代 37
4．4 價(jià)值迭代算法 40
4．5 冰湖環(huán)境 42
4．6 小結(jié) 45
4．7 擴(kuò)展閱讀：收斂性證明 45
4．7．1 策略迭代 45
4．7．2 價(jià)值迭代 45
4．8 參考文獻(xiàn) 46
第 5 章時(shí)序差分算法 47
5．1 簡(jiǎn)介 47
5．2 時(shí)序差分 48
5．3 Sarsa 算法 48
5．4 多步 Sarsa 算法 53
5．5 Q-learning 算法 56
5．6 小結(jié) 60
5．7 擴(kuò)展閱讀：Q-learning 收斂性證明 61
5．8 參考文獻(xiàn) 62
第 6 章 Dyna-Q 算法 63
6．1 簡(jiǎn)介 63
6．2 Dyna-Q 63
6．3 Dyna-Q 代碼實(shí)踐 64
6．4 小結(jié) 69
6．5 參考文獻(xiàn) 69

第二部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階
第 7 章 DQN算法 72
7．1 簡(jiǎn)介 72
7．2 車桿環(huán)境 72
7．3 DQN 73
7．3．1 經(jīng)驗(yàn)回放 74
7．3．2 目標(biāo)網(wǎng)絡(luò) 74
7．4 DQN代碼實(shí)踐 75
7．5 以圖像作為輸入的DQN算法 79
7．6 小結(jié) 80
7．7 參考文獻(xiàn) 80
第 8 章 DQN改進(jìn)算法 81
8．1 簡(jiǎn)介 81
8．2 Double DQN 81
8．3 Double DQN代碼實(shí)踐 82
8．4 Dueling DQN 88
8．5 Dueling DQN代碼實(shí)踐 90
8．6 小結(jié) 93
8．7 擴(kuò)展閱讀：對(duì)Q值過高估計(jì)的定量分析 93
8．8 參考文獻(xiàn) 94
第 9 章策略梯度算法 95
9．1 簡(jiǎn)介 95
9．2 策略梯度 95
9．3 REINFORCE 96
9．4 REINFORCE代碼實(shí)踐 97
9．5 小結(jié) 100
9．6 擴(kuò)展閱讀：策略梯度證明 100
9．7 參考文獻(xiàn) 102
第 10 章 Actor-Critic算法 103
10．1 簡(jiǎn)介 103
10．2 Actor-Critic 103
10．3 Actor-Critic代碼實(shí)踐 105
10．4 小結(jié) 108
10．5 參考文獻(xiàn) 108
第 11 章 TRPO算法 109
11．1 簡(jiǎn)介 109
11．2 策略目標(biāo) 109
11．3 近似求解 111
11．4 共軛梯度 112
11．5 線性搜索 112
11．6 廣義優(yōu)勢(shì)估計(jì) 113
11．7 TRPO代碼實(shí)踐 114
11．8 小結(jié) 122
11．9 參考文獻(xiàn) 123
第 12 章 PPO算法 124
12．1 簡(jiǎn)介 124
12．2 PPO-懲罰 124
12．3 PPO-截?cái)?125
12．4 PPO代碼實(shí)踐 125
12．5 小結(jié) 131
12．6 參考文獻(xiàn) 132
第 13 章 DDPG算法 133
13．1 簡(jiǎn)介 133
13．2 DDPG 133
13．3 DDPG代碼實(shí)踐 135
13．4 小結(jié) 140
13．5 擴(kuò)展閱讀：確定性策略梯度定理的證明 140
13．6 參考文獻(xiàn) 141
第 14 章 SAC算法 142
14．1 簡(jiǎn)介 142
14．2 最大熵強(qiáng)化學(xué)習(xí) 142
14．3 Soft策略迭代 143
14．4 SAC 143
14．5 SAC代碼實(shí)踐 145
14．6 小結(jié) 154
14．7 參考文獻(xiàn) 155

第三部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿
第 15 章模仿學(xué)習(xí) 158
15．1 簡(jiǎn)介 158
15．2 行為克隆 159
15．3 生成對(duì)抗模仿學(xué)習(xí) 159
15．4 代碼實(shí)踐 160
15．4．1 生成專家數(shù)據(jù) 160
15．4．2 行為克隆的代碼實(shí)踐 163
15．4．3 生成對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)的代碼實(shí)踐 165
15．5 小結(jié) 167
15．6 參考文獻(xiàn) 168
第 16 章模型預(yù)測(cè)控制 169
16．1 簡(jiǎn)介 169
16．2 打靶法 169
16．2．1 隨機(jī)打靶法 170
16．2．2 交叉熵方法 170
16．3 PETS算法 171
16．4 PETS算法實(shí)踐 172
16．5 小結(jié) 179
16．6 參考文獻(xiàn) 179
第 17 章基于模型的策略優(yōu)化 180
17．1 簡(jiǎn)介 180
17．2 MBPO算法 180
17．3 MBPO代碼實(shí)踐 181
17．4 小結(jié) 192
17．5 拓展閱讀：MBPO理論分析 192
17．5．1 性能提升的單調(diào)性保障 192
17．5．2 模型推演長(zhǎng)度 192
17．6 參考文獻(xiàn) 193
第 18 章離線強(qiáng)化學(xué)習(xí) 194
18．1 簡(jiǎn)介 194
18．2 批量限制 Q-learning算法 195
18．3 保守 Q-learning算法 197
18．4 CQL代碼實(shí)踐 199
18．5 小結(jié) 208
18．6 擴(kuò)展閱讀 208
18．7 參考文獻(xiàn) 210
第 19 章目標(biāo)導(dǎo)向的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 211
19．1 簡(jiǎn)介 211
19．2 問題定義 211
19．3 HER算法 212
19．4 HER代碼實(shí)踐 213
19．5 小結(jié) 221
19．6 參考文獻(xiàn) 221
第 20 章多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門 222
20．1 簡(jiǎn)介 222
20．2 問題建模 223
20．3 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本求解范式 223
20．4 IPPO算法 223
20．5 IPPO代碼實(shí)踐 224
20．6 小結(jié) 228
20．7 參考文獻(xiàn) 229
第 21 章多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階 230
21．1 簡(jiǎn)介 230
21．2 MADDPG算法 230
21．3 MADDPG代碼實(shí)踐 232
21．4 小結(jié) 240
21．5 參考文獻(xiàn) 240
總結(jié)與展望 241
總結(jié) 241
展望：克服強(qiáng)化學(xué)習(xí)的落地挑戰(zhàn) 241
中英文術(shù)語對(duì)照表與符號(hào)表 244
中英文術(shù)語對(duì)照表 244
符號(hào)表 246