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出版者:机械工业出版社

作者:肖智清

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2019-7-21

价格:89

装帧:平装

isbn号码:9787111631774

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

强化学习
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具体描述

本书理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法；实战性强，基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建，配套代码与综合案例。全书共12章，主要内容如下。

第1章：介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。

第2～9章：介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序，使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。

第10～12章：介绍了多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法。

《深度学习：视觉识别与自然语言处理》内容简介本书致力于为读者深入剖析深度学习在计算机视觉和自然语言处理两大核心人工智能领域的最新进展和关键技术。内容涵盖从基础的神经网络模型到最前沿的深度学习架构，旨在构建读者对这两大驱动人工智能发展的核心技术领域的全面理解。第一部分：深度学习理论基础与计算机视觉本部分首先从深度学习的基石——神经网络模型入手，详细介绍多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）的演进历程及其核心数学原理。我们将深入探讨CNN的卷积层、池化层、激活函数等关键组成部分，并分析其在处理图像数据时为何能取得卓越的性能。随后，我们将重点关注CNN在计算机视觉任务中的广泛应用，包括：图像分类：从经典的LeNet、AlexNet到现代的ResNet、Inception系列，我们将解析这些里程碑式模型的结构创新和性能提升之道，并讲解如何利用迁移学习来解决实际问题。目标检测：介绍R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列以及SSD等主流目标检测算法，分析它们在定位和识别物体方面的核心思想和技术演进，理解不同方法的优劣势。图像分割：深入探讨语义分割（FCN, U-Net）和实例分割（Mask R-CNN）的技术细节，理解如何像素级地理解图像内容，以及其在医学影像、自动驾驶等领域的应用。人脸识别与姿态估计：介绍用于人脸识别的深度模型（如ArcFace, CosFace）的原理，以及如何通过CNN实现人体关键点检测和姿态估计。此外，本部分还将介绍生成对抗网络（GANs）在图像生成、风格迁移等方面的强大能力，以及Transformer在视觉领域的初步探索（Vision Transformer）。第二部分：深度学习在自然语言处理中的应用本部分将聚焦深度学习如何革新自然语言处理（NLP）领域。我们将从词向量表示开始，介绍Word2Vec、GloVe等早期经典模型，理解它们如何捕捉词语的语义信息。接着，我们将深入讲解循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU），分析它们在处理序列数据方面的优势，以及在机器翻译、文本生成等任务中的应用。随着研究的深入，Transformer架构及其在NLP领域的革命性影响将成为本部分的重点。我们将详细解析Transformer的自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention），理解其并行计算能力和对长距离依赖的捕捉能力。在此基础上，我们将系统介绍基于Transformer的预训练语言模型（PLMs），包括： BERT及其家族：深入理解BERT的双向编码器思想，以及其在掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务上的预训练策略。我们将探讨RoBERTa, ALBERT, XLNet等BERT改进模型的技术特点。 GPT系列：介绍GPT模型从GPT-1到GPT-3（及后续发展）的演进，理解其作为生成式模型的强大文本生成能力，以及其在对话系统、内容创作等领域的应用。其他重要模型：触及T5, ELECTRA等具有代表性的PLMs，了解其在不同NLP任务上的创新之处。本部分还将涵盖NLP的各种下游任务，例如：文本分类与情感分析：如何利用深度学习模型（CNN, RNN, Transformer）进行文本内容的分类，以及识别文本中表达的情感倾向。命名实体识别（NER）与词性标注（POS）：理解如何识别文本中的专有名词（人名、地名、组织名等），以及为词语赋予词性。问答系统：介绍基于深度学习的抽取式和生成式问答模型的原理。机器翻译：深入解析基于Seq2Seq模型和Transformer模型的机器翻译流程。文本生成与摘要：探讨如何利用深度学习模型生成连贯、有意义的文本，以及自动提取文本核心内容形成摘要。第三部分：实践与进阶在理论讲解的基础上，本书还将提供一系列实战指导，帮助读者将所学知识应用于实践。我们将结合流行的深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）和相关的Python库（如Scikit-learn, NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers），指导读者完成从数据预处理、模型构建、训练调优到模型评估的全过程。此外，本部分还将探讨一些进阶主题，包括：模型优化与部署：讨论模型压缩、量化、剪枝等技术，以及如何将训练好的模型部署到实际应用中。可解释性AI（XAI）：介绍一些理解深度学习模型决策过程的方法，如LIME, SHAP等。多模态学习：简要介绍融合文本、图像等多种信息进行学习的研究方向。伦理与安全：探讨深度学习在实际应用中可能面临的伦理挑战和安全风险。本书旨在为有意深入了解人工智能核心技术，特别是计算机视觉和自然语言处理领域的读者提供一份详实、系统且具备实践指导意义的学习资料。无论您是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得宝贵的知识和启发。

作者简介

肖智清

强化学习一线研发人员，清华大学工学博士，现就职于全球知名投资银行。擅长概率统计和机器学习，近5年发表SCI/EI论文十余篇，是多个顶级期刊和会议审稿人。在国内外多项程序设计和数据科学竞赛上获得冠军。

目录信息

前言
第1章　初识强化学习 1
1.1　强化学习及其关键元素 1
1.2　强化学习的应用 3
1.3　智能体/环境接口 4
1.4　强化学习的分类 6
1.4.1　按任务分类 6
1.4.2　按算法分类 7
1.5　如何学习强化学习 8
1.5.1　学习路线 9
1.5.2　学习资源 9
1.6　案例：基于Gym库的智能体/环境交互 9
1.6.1　安装Gym库 10
1.6.2　使用Gym库 10
1.6.3　小车上山 12
1.7　本章小结 14
第2章　Markov决策过程 16
2.1　Markov决策过程模型 16
2.1.1　离散时间Markov决策过程 16
2.1.2　环境与动力 18
2.1.3　智能体与策略 19
2.1.4　奖励、回报与价值函数 19
2.2　Bellman期望方程 21
2.3　最优策略及其性质 25
2.3.1　最优策略与最优价值函数 25
2.3.2　Bellman最优方程 25
2.3.3　用Bellman最优方程求解最优策略 29
2.4　案例：悬崖寻路 31
2.4.1　实验环境使用 31
2.4.2　求解Bellman期望方程 32
2.4.3　求解Bellman最优方程 33
2.5　本章小结 35
第3章　有模型数值迭代 37
3.1　度量空间与压缩映射 37
3.1.1　度量空间及其完备性 37
3.1.2　压缩映射与Bellman算子 38
3.1.3　Banach不动点定理 39
3.2　有模型策略迭代 40
3.2.1　策略评估 40
3.2.2　策略改进 42
3.2.3　策略迭代 44
3.3　有模型价值迭代 45
3.4　动态规划 46
3.4.1　从动态规划看迭代算法 46
3.4.2　异步动态规划 47
3.5　案例：冰面滑行 47
3.5.1　实验环境使用 48
3.5.2　有模型策略迭代求解 49
3.5.3　有模型价值迭代求解 51
3.6　本章小结 52
第4章　回合更新价值迭代 54
4.1　同策回合更新 54
4.1.1　同策回合更新策略评估 54
4.1.2　带起始探索的同策回合更新 58
4.1.3　基于柔性策略的同策回合更新 60
4.2　异策回合更新 62
4.2.1　重要性采样 62
4.2.2　异策回合更新策略评估 64
4.2.3　异策回合更新最优策略求解 65
4.3　案例：21点游戏 66
4.3.1　实验环境使用 66
4.3.2　同策策略评估 67
4.3.3　同策最优策略求解 70
4.3.4　异策策略评估 72
4.3.5　异策最优策略求解 73
4.4　本章小结 74
第5章　时序差分价值迭代 76
5.1　同策时序差分更新 76
5.1.1　时序差分更新策略评估 78
5.1.2　SARSA算法 81
5.1.3　期望SARSA算法 83
5.2　异策时序差分更新 85
5.2.1　基于重要性采样的异策算法 85
5.2.2　Q学习 86
5.2.3　双重Q学习 87
5.3　资格迹 89
5.3.1　λ回报 89
5.3.2　TD(λ) 90
5.4　案例：出租车调度 92
5.4.1　实验环境使用 93
5.4.2　同策时序差分学习调度 94
5.4.3　异策时序差分学习调度 97
5.4.4　资格迹学习调度 99
5.5　本章小结 100
第6章　函数近似方法 101
6.1　函数近似原理 101
6.1.1　随机梯度下降 101
6.1.2　半梯度下降 103
6.1.3　带资格迹的半梯度下降 105
6.2　线性近似 107
6.2.1　精确查找表与线性近似的关系 107
6.2.2　线性最小二乘策略评估 107
6.2.3　线性最小二乘最优策略求解 109
6.3　函数近似的收敛性 109
6.4　深度Q学习 110
6.4.1　经验回放 111
6.4.2　带目标网络的深度Q学习 112
6.4.3　双重深度Q网络 114
6.4.4　对偶深度Q网络 114
6.5　案例：小车上山 115
6.5.1　实验环境使用 116
6.5.2　用线性近似求解最优策略 117
6.5.3　用深度Q学习求解最优策略 120
6.6　本章小结 123
第7章　回合更新策略梯度方法 125
7.1　策略梯度算法的原理 125
7.1.1　函数近似与动作偏好 125
7.1.2　策略梯度定理 126
7.2　同策回合更新策略梯度算法 128
7.2.1　简单的策略梯度算法 128
7.2.2　带基线的简单策略梯度算法 129
7.3　异策回合更新策略梯度算法 131
7.4　策略梯度更新和极大似然估计的关系 132
7.5　案例：车杆平衡 132
7.5.1　同策策略梯度算法求解最优策略 133
7.5.2　异策策略梯度算法求解最优策略 135
7.6　本章小结 137
第8章　执行者/评论者方法 139
8.1　同策执行者/评论者算法 139
8.1.1　动作价值执行者/评论者算法 140
8.1.2　优势执行者/评论者算法 141
8.1.3　带资格迹的执行者/评论者算法 143
8.2　基于代理优势的同策算法 143
8.2.1　代理优势 144
8.2.2　邻近策略优化 145
8.3　信任域算法 146
8.3.1　KL散度 146
8.3.2　信任域 147
8.3.3　自然策略梯度算法 148
8.3.4　信任域策略优化 151
8.3.5　Kronecker因子信任域执行者/评论者算法 152
8.4　重要性采样异策执行者/评论者算法 153
8.4.1　基本的异策算法 154
8.4.2　带经验回放的异策算法 154
8.5　柔性执行者/评论者算法 157
8.5.1　熵 157
8.5.2　奖励工程和带熵的奖励 158
8.5.3　柔性执行者/评论者的网络设计 159
8.6　案例：双节倒立摆 161
8.6.1　同策执行者/评论者算法求解最优策略 162
8.6.2　异策执行者/评论者算法求解最优策略 168
8.7　本章小结 170
第9章　连续动作空间的确定性策略 172
9.1　同策确定性算法 172
9.1.1　策略梯度定理的确定性版本 172
9.1.2　基本的同策确定性执行者/评论者算法 174
9.2　异策确定性算法 176
9.2.1　基本的异策确定性执行者/评论者算法 177
9.2.2　深度确定性策略梯度算法 177
9.2.3　双重延迟深度确定性策略梯度算法 178
9.3　案例：倒立摆的控制 180
9.3.1　用深度确定性策略梯度算法求解 181
9.3.2　用双重延迟深度确定性算法求解 184
9.4　本章小结 187
第10章　综合案例：电动游戏 188
10.1　Atari游戏环境 188
10.1.1　Gym库的完整安装 188
10.1.2　游戏环境使用 190
10.2　基于深度Q学习的游戏AI 191
10.2.1　算法设计 192
10.2.2　智能体的实现 193
10.2.3　智能体的训练和测试 197
10.3　本章小结 198
第11章　综合案例：棋盘游戏 200
11.1　双人确定性棋盘游戏 200
11.1.1　五子棋和井字棋 200
11.1.2　黑白棋 201
11.1.3　围棋 202
11.2　AlphaZero算法 203
11.2.1　回合更新树搜索 203
11.2.2　深度残差网络 206
11.2.3　自我对弈 208
11.2.4　算法流程 210
11.3　棋盘游戏环境boardgame2 210
11.3.1　为Gym库扩展自定义环境 211
11.3.2　boardgame2设计 211
11.3.3　Gym环境接口的实现 214
11.3.4　树搜索接口的实现 216
11.4　AlphaZero算法实现 218
11.4.1　智能体类的实现 218
11.4.2　自我对弈的实现 223
11.4.3　训练智能体 224
11.5　本章小结 225
第12章　综合案例：自动驾驶 226
12.1　AirSim开发环境使用 226
12.1.1　安装和运行AirSim 226
12.1.2　用Python访问AirSim 228
12.2　基于强化学习的自动驾驶 229
12.2.1　为自动驾驶设计强化学习环境 230
12.2.2　智能体设计和实现 235
12.2.3　智能体的训练和测试 237
12.3　本章小结 239
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用数学语言描述理论初衷不错，也没发现什么大错误，但是在讲解方面极其糟糕，很多地方为了讲解而讲解，有“为赋新词强说愁”之感，大概作者自己的理解都不到位。算法实现我自己没跑不评价，选的例子大都比较简单，起不到太大的练习作用，建议再版里设置更多好题交给读者。本...

评分☆☆☆☆☆

华章出版社的《强化学习：原理与Python实现》的鲜读活动，在完成一系列专业的笔试题目之后，有幸成功获得了抢先阅读的机会，一路阅读下来感觉受益匪浅。本书的作者肖智清老师凭借多年的经验和老练的写作，将强化学习的部分主要使用openAI开源的gym环境来训练机器，肖智清老师...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于一本旨在讲解“强化学习：原理与Python实现”的书籍，我最看重的其实是它能否在理论的深度和实践的可行性之间找到一个绝佳的平衡点。我之前尝试过一些关于机器学习的书籍，有些过于侧重理论，读完之后依然感觉云里雾里，不知道如何将其转化为实际的代码；有些则过于追求代码的炫酷，但其背后的原理却语焉不详，让人难以触类旁通。而这本《强化学习：原理与Python实现》给我的第一印象，是它似乎找到了这个平衡。我猜想，书中在讲解每一个强化学习算法（例如，无论是经典的基于表格的方法，还是更现代的深度强化学习算法）时，都会先用清晰易懂的语言阐述其核心思想和数学基础，然后立刻跟进相应的Python代码示例。这种“先讲清楚，再上手实践”的模式，对于我这样需要通过动手来加深理解的读者来说，无疑是非常友好的。我希望能看到书中不仅仅是罗列代码，而是对代码的每一部分都进行细致的解释，说明为什么要这样写，以及它对应着哪个理论概念。这样，我就能真正理解代码的“为什么”和“怎么做”，从而在掌握基本算法后，还能举一反三，去修改和拓展这些代码，解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术发展趋势比较敏感的人，我深知强化学习在人工智能领域的重要性，尤其是在机器人控制、游戏AI、推荐系统等方面的巨大潜力。因此，一本关于《强化学习：原理与Python实现》的书籍，对我来说，就像是一张通往未来技术前沿的地图。我期待这本书能够不仅仅停留在介绍“是什么”，更能引导我思考“怎么用”和“能做什么”。我设想，书中可能会从最基本的强化学习问题入手，比如经典的“马尔可夫决策过程”（MDP），然后逐步深入到更复杂的场景，例如如何处理连续状态和动作空间，如何应对非平稳环境等等。而“Python实现”这部分，我期望它能提供一套完整、可运行的代码框架，甚至是一些常用的强化学习库的使用指南，让我能够快速搭建起自己的实验平台。我希望通过这本书，我能不仅仅是学会几个算法的名称和它们的代码，而是真正理解强化学习的“决策智能”是如何形成的，它的适用范围在哪里，以及在实际应用中可能会遇到哪些挑战和解决方案。总而言之，我希望这本书能给我带来一种“学有所用”的成就感。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对机器学习中的“强化学习”这一领域都充满了好奇，但又觉得它似乎门槛很高，各种数学公式和抽象概念让人望而却步。直到最近，我偶然间翻阅到一本名为《强化学习：原理与Python实现》的书。虽然我还没有深入阅读其中的细节，但仅仅从目录和一些篇章的开头就能感受到这本书的用心。它不像我之前接触过的那些理论堆砌的教材，而是将抽象的原理与具体的Python代码实现相结合，这对于像我这样的实践派读者来说，简直是福音。我设想，书中一定会循序渐进地介绍强化学习的核心思想，比如如何定义一个智能体、环境、状态、动作、奖励，以及这些要素之间是如何相互作用形成一个学习过程的。而且，“Python实现”这几个字更是点睛之笔，这意味着我可以直接上手去尝试，去验证书中的理论，而不是仅仅停留在脑海中的想象。我期待着通过这本书，能够真正理解Q-learning、SARSA、Deep Q-Network（DQN）等经典算法的内在逻辑，并能用自己的双手编写出能够解决一些简单问题的强化学习程序。更重要的是，我希望这本书能帮助我建立起对强化学习的直观感受，不再觉得它是一个只存在于学术论文中的神秘领域，而是真正能够应用到实际问题中的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够将复杂概念化繁为简，并提供清晰实践路径的书籍情有独钟。《强化学习：原理与Python实现》恰好满足了我对这类书籍的所有期待。我个人理解，强化学习之所以吸引人，在于它模拟了生物学习的本质——通过与环境的互动，不断试错，并根据反馈（奖励或惩罚）来优化自己的行为策略。这本书的标题本身就暗示了一种循序渐进的学习过程：先掌握“原理”，理解其中的逻辑和数学基础，然后再通过“Python实现”，将这些理论转化为可执行的代码。我设想，书中可能不会一开始就抛出大量晦涩的数学公式，而是会用生动的比喻和图示来解释，比如“多臂老虎机”问题，来引入探索与利用的权衡。然后，在讲解到像“价值函数”、“策略函数”等核心概念时，会非常清晰地展示它们在Python代码中是如何表示和更新的。我特别期待书中能够提供一些经典的强化学习算法的完整实现，并且对每一行代码的功能都进行详细的注释和讲解，这样我才能真正地理解代码的意义，而不是仅仅复制粘贴。

评分☆☆☆☆☆

对于一本名为《强化学习：原理与Python实现》的书，我的首要期待是它能够提供一个既有深度又不失广度的学习体验。我深知强化学习领域是一个庞大且不断发展的学科，其中包含了众多的算法和理论。我希望这本书能够作为我进入这个领域的坚实起点。因此，我设想书中会从最基础的概念讲起，比如如何构建一个完整的强化学习问题，包括智能体、环境、状态、动作、奖励等基本要素的定义，以及它们之间的相互作用。然后，逐步深入到一些经典的强化学习算法，例如Q-learning、SARSA，以及更进一步的基于函数逼近的DQN等。最关键的是，我希望“Python实现”的部分能够非常详尽，不仅仅是提供代码片段，而是能够提供完整的、可运行的示例，并且对代码的逻辑、关键参数的含义以及算法的实现细节进行深入的剖析。我希望通过阅读这本书，我能够不仅理解强化学习的“是什么”，更能明白“怎么做”，并且能够亲手实践，解决一些实际的问题，从而建立起对强化学习的直观认知和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

强化学习的优势就在于同一套参数能解决多个问题，所以掌握这门技术非常有必要。

评分☆☆☆☆☆

AlphaGo的升级版AlphaZero，需要好好研究下。

评分☆☆☆☆☆

太可悲了，豆瓣读书竟然也被刷分的内容一般错误很多，优点是章节目录和代码案例选择的不错

评分☆☆☆☆☆

同时买了几本强化学习书，只有这本才真正是章章有代码、章章可操作。其他书往往只实现了一个DQN，然后其他算法说的天花乱坠但是就是没有代码。而这本书的代码非常齐全，并且以Notebook的形式挂在github网页上，运行结果和代码附在一起，用手机就能随时查阅。另外这本书所有章节的字母符号都是统一的，而不像其他某些圈钱书一章抄一篇文章换一套字母。

评分☆☆☆☆☆

太可悲了，豆瓣读书竟然也被刷分的内容一般错误很多，优点是章节目录和代码案例选择的不错