强化学习（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:【加】Richard S. Sutton（理查德·桑顿）

出品人:博文视点

页数:548页

译者:俞凯等

出版时间:2019-9

价格:168.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121295164

丛书系列:

图书标签:

强化学习
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计算机科学
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神经网络
决策系统
学习理论
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具体描述

《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。

《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

跨越极限：深度学习的原理与实践一、导论：理解智能的基石本书旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践指导意义的深度学习知识体系。我们不再将深度学习视为一个神秘的“黑箱”，而是将其拆解为一系列可理解、可操作的数学模型和工程范畴。本卷首先着眼于基础的数学工具和计算范式。我们将从概率论、线性代数在现代计算中的应用讲起，重点阐述高维空间中的向量、矩阵运算如何高效地承载复杂的特征表示。随后，我们将详细介绍优化理论，包括梯度下降法、随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam、RMSprop）的收敛性分析与实际调优技巧。这里的核心目标是让读者理解，一个“深度”网络的学习过程本质上是一个在极高维度空间中寻找最优参数组合的优化问题。二、神经网络的骨架与肌肉：核心架构解析本书的第二部分聚焦于神经网络的结构设计。我们将系统地介绍多层感知机（MLP）的局限性，并引出更强大的现代架构。卷积神经网络（CNN）的精细结构：我们将深入剖析卷积操作的数学本质——局部连接性、参数共享如何极大地提高了处理网格状数据（如图形）的效率和泛化能力。内容涵盖： 1. 核心组件：卷积层、池化层（Max/Average Pooling）的工作原理，以及不同填充（Padding）和步幅（Stride）策略对特征图尺寸和信息捕获的影响。 2. 经典与前沿：从LeNet、AlexNet到VGG、ResNet（残差连接如何解决梯度消失问题）、Inception（多尺度特征融合）以及DenseNet（特征重用）的演变脉络。特别关注批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。 3. 应用侧重：不仅限于图像分类，还包括目标检测（如R-CNN系列、YOLO的演进）和语义分割（如U-Net结构）。循环神经网络（RNN）的时序处理：针对序列数据，我们详细解析RNN如何通过隐藏状态维持“记忆”。然而，重点将放在解决标准RNN的长期依赖问题上： 1. 长短期记忆网络（LSTM）：深入探讨输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息流的流入和遗忘。 2. 门控循环单元（GRU）：作为LSTM的简化高效替代方案，分析其重置门和更新门如何平衡计算成本与性能。 3. 序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制：介绍如何使用编码器-解码器架构处理机器翻译等任务，并着重讲解注意力机制（Attention Mechanism）——它如何允许模型在生成输出的每一步，动态地聚焦于输入序列中最相关的部分，极大地提升了长距离依赖的处理能力。三、通向通用智能：前沿模型与技术第三部分将视角转向当前深度学习领域的最前沿，特别是那些能够处理非结构化数据并展现出强大泛化能力的模型。 Transformer架构的革命性突破：我们将Transformer视为对RNN的颠覆性替代。核心在于自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在一步之内并行地计算序列中所有元素之间的相互依赖关系，从而彻底摆脱了循环的限制。内容包括： 1. 多头注意力（Multi-Head Attention）：如何通过多个注意力“头”捕捉不同层面的依赖关系。 2. 位置编码（Positional Encoding）：在缺乏循环结构的情况下，如何为输入序列注入顺序信息。 3. 架构剖析：详细分析编码器堆栈与解码器堆栈的具体结构，以及它们在现代自然语言处理（NLP）任务中的统治地位。生成模型的艺术：这一章专门探讨如何让模型“创造”新的数据实例。 1. 变分自编码器（VAE）：从概率建模的角度理解潜在空间（Latent Space）的连续性和可解释性。 2. 生成对抗网络（GAN）：深入剖析判别器与生成器之间的“零和博弈”训练范式。我们将探讨DCGAN、WGAN及其衍生模型在图像合成、超分辨率重建中的应用，并分析训练过程中的模式崩溃（Mode Collapse）问题及应对策略。四、实践、部署与伦理考量本书的最后一部分回归工程实践和更广阔的视角。框架与效率：介绍主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的计算图构建、动态图与静态图的差异。重点讲解如何利用GPU/TPU进行高效并行计算，以及模型量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，以适应边缘设备部署的需求。可靠性与公平性：随着深度学习模型被集成到关键决策系统中，我们必须正视其局限性。本章讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型的脆弱性影响，以及如何通过鲁棒性训练进行防御。同时，我们将探讨数据偏差导致的模型偏见问题，并介绍公平性度量指标和减轻偏见的技术路径，强调负责任的人工智能开发是技术成功的必要前提。本书力求在理论深度和工程实践之间架起坚实的桥梁，使读者能够不仅知其然，更能知其所以然，从而在快速发展的智能技术领域中，构建出高效、可靠且富有洞察力的深度学习系统。

作者简介

Richard Sutton（理查德•萨顿）

埃德蒙顿 DeepMind 公司的杰出科学家，阿尔伯塔大学计算科学系教授。他于2003年加入阿尔伯塔大学，2017年加入DeepMind。之前，曾在美国电话电报公司（AT＆T）和通用电话电子公司（GTE）实验室工作，在马萨诸塞大学做学术研究。

1978年获得斯坦福大学心理学学士学位，1984年获得马萨诸塞大学计算机科学博士学位，加拿大皇家学会院士和人工智能促进会的会士。

主要研究兴趣是在决策者与环境相互作用时所面临的学习问题，他认为这是智能的核心问题。其他研究兴趣有：动物学习心理学、联结主义网络，以及能够不断学习和改进环境表征和环境模型的系统。

他的科学出版物被引用超过7万次。

他也是一名自由主义者，国际象棋选手和癌症幸存者。

Andrew Barto （安德鲁•巴图）

马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院名誉教授。1970年获得密歇根大学数学专业的杰出学士学位，并于1975年获该校计算机科学专业的博士学位。1977年他加入马萨诸塞州阿默斯特大学计算机科学系。在2012年退休之前，他带领了马萨诸塞大学的自主学习实验室，该实验室培养了许多著名的机器学习研究者。

目前担任Neural Computation （《神经计算》）期刊的副主编，Journal of Machine Learning Research （《机器学习研究》）期刊的顾问委员会成员，以及Adaptive Behavior （《自适应行为》）期刊的编委员会成员。

他是美国科学促进会的会员，IEEE（国际电子电气工程师协会）的终身会士（Life Fellow），也是神经科学学会的成员。

2004年，因强化学习领域的贡献荣获IEEE神经网络学会先锋奖，并因在强化学习理论和应用方面的开创、富有影响力的研究获得 IJCAI-17卓越研究奖；2019年获得马萨诸塞大学神经科学终身成就奖。

他在各类期刊、会议和研讨会上发表了100多篇论文，参与撰写多部图书的相关章节。

译者简介

俞凯

上海交通大学计算科学与工程系教授，思必驰公司创始人、首席科学家。清华大学自动化系本科、硕士，剑桥大学工程系博士。青年千人，国家自然科学基金委优青，上海市“东方学者”特聘教授。IEEE 高级会员，现任 IEEE Speech and Language Processing Technical Committee 委员，中国人工智能产业发展联盟学术和知识产权组组长，中国计算机学会语音对话及听觉专业组副主任。

长期从事交互式人工智能，尤其是智能语音及自然语言处理的研究和产业化工作。发表国际期刊和会议论文 150 余篇，获得Computer Speech and Language, Speech Communication 等多个国际期刊及InterSpeech等国际会议的最优论文奖，所搭建的工程系统曾获美国国家标准局语音识别评测冠军，对话系统国际研究挑战赛冠军等。

获评2014“吴文俊人工智能科学技术奖”进步奖，“2016科学中国人年度人物”，2018中国计算机学会“青竹奖”。

目录信息

第1章导论 1
1.1 强化学习 1
1.2 示例 4
1.3 强化学习要素 5
1.4 局限性与适用范围 7
1.5 扩展实例：井字棋 8
1.6 本章小结 12
1.7 强化学习的早期历史 13
第I部分表格型求解方法 23
第2章多臂赌博机 25
2.1 一个 k 臂赌博机问题 25
2.2 动作-价值方法 27
2.3 10 臂测试平台 28
2.4 增量式实现 30
2.5 跟踪一个非平稳问题 32
2.6 乐观初始值 34
2.7 基于置信度上界的动作选择 35
2.8 梯度赌博机算法 37
2.9 关联搜索 (上下文相关的赌博机) 40
2.10 本章小结 41
第3章有限马尔可夫决策过程 45
3.1 “智能体-环境”交互接口 45
3.2 目标和收益 51
3.3 回报和分幕 52
3.4 分幕式和持续性任务的统一表示法 54
3.5 策略和价值函数 55
3.6 最优策略和最优价值函数 60
3.7 最优性和近似算法 65
3.8 本章小结 66
第4章动态规划 71
4.1 策略评估 (预测) 72
4.2 策略改进 75
4.3 策略迭代 78
4.4 价值迭代 80
4.5 异步动态规划 83
4.6 广义策略迭代 84
4.7 动态规划的效率 85
4.8 本章小结 86
第5章蒙特卡洛方法 89
5.1 蒙特卡洛预测 90
5.2 动作价值的蒙特卡洛估计 94
5.3 蒙特卡洛控制 95
5.4 没有试探性出发假设的蒙特卡洛控制 98
5.5 基于重要度采样的离轨策略 101
5.6 增量式实现 107
5.7 离轨策略蒙特卡洛控制 108
5.8 ∗ 折扣敏感的重要度采样 110
5.9 ∗ 每次决策型重要度采样 112
5.10 本章小结 113
第 6 章时序差分学习 117
6.1 时序差分预测 117
6.2 时序差分预测方法的优势 122
6.3 TD(0) 的最优性 124
6.4 Sarsa：同轨策略下的时序差分控制 127
6.5 Q 学习：离轨策略下的时序差分控制 129
6.6 期望 Sarsa 131
6.7 最大化偏差与双学习 133
6.8 游戏、后位状态和其他特殊例子 135
6.9 本章小结 136
第7章 n 步自举法 139
7.1 n 步时序差分预测 140
7.2 n 步 Sarsa 144
7.3 n 步离轨策略学习 146
7.4 ∗ 带控制变量的每次决策型方法 148
7.5 不需要使用重要度采样的离轨策略学习方法：n 步树回溯算法 150
7.6 ∗ 一个统一的算法：n 步 Q(σ) 153
7.7 本章小结 155
第8章基于表格型方法的规划和学习 157
8.1 模型和规划 157
8.2 Dyna：集成在一起的规划、动作和学习 159
8.3 当模型错误的时候 164
8.4 优先遍历 166
8.5 期望更新与采样更新的对比 170
8.6 轨迹采样 173
8.7 实时动态规划 176
8.8 决策时规划 179
8.9 启发式搜索 180
8.10 预演算法 182
8.11 蒙特卡洛树搜索 184
8.12 本章小结 187
8.13 第I部分总结 188
第II部分表格型近似求解方法 193
第9章基于函数逼近的同轨策略预测 195
9.1 价值函数逼近 195
9.2 预测目标 (VE ) 196
9.3 随机梯度和半梯度方法 198
9.4 线性方法 202
9.5 线性方法的特征构造 207
9.5.1 多项式基 208
9.5.2 傅立叶基 209
9.5.3 粗编码 212
9.5.4 瓦片编码 214
9.5.5 径向基函数 218
9.6 手动选择步长参数 219
9.7 非线性函数逼近：人工神经网络 220
9.8 最小二乘时序差分 225
9.9 基于记忆的函数逼近 227
9.10 基于核函数的函数逼近 229
9.11 深入了解同轨策略学习：“兴趣”与“强调” 230
9.12 本章小结 232
第10章基于函数逼近的同轨策略控制 239
10.1 分幕式半梯度控制 239
10.2 半梯度 n 步 Sarsa 242
10.3 平均收益：持续性任务中的新的问题设定 245
10.4 弃用折扣 249
10.5 差分半梯度 n 步 Sarsa 251
10.6 本章小结 252
第11 章 ∗ 基于函数逼近的离轨策略方法 253
11.1 半梯度方法 254
11.2 离轨策略发散的例子 256
11.3 致命三要素 260
11.4 线性价值函数的几何性质 262
11.5 对贝尔曼误差做梯度下降 266
11.6 贝尔曼误差是不可学习的 270
11.7 梯度 TD 方法 274
11.8 强调 TD 方法 278
11.9 减小方差 279
11.10 本章小结 280
第12章资格迹 283
12.1 λ-回报 284
12.2 TD(λ) 287
12.3 n-步截断 λ- 回报方法 291
12.4 重做更新：在线 λ-回报算法 292
12.5 真实的在线 TD(λ) 294
12.6 ∗ 蒙特卡洛学习中的荷兰迹 296
12.7 Sarsa(λ) 298
12.8 变量 λ 和 γ 303
12.9 带有控制变量的离轨策略资格迹 304
12.10 从 Watkins 的 Q(λ) 到树回溯 TB(λ) 308
12.11 采用资格迹保障离轨策略方法的稳定性 310
12.12 实现中的问题 312
12.13 本章小结 312
第13章策略梯度方法 317
13.1 策略近似及其优势 318
13.2 策略梯度定理 320
13.3 REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度 322
13.4 带有基线的 REINFORCE 325
13.5 “行动器-评判器”方法 327
13.6 持续性问题的策略梯度 329
13.7 针对连续动作的策略参数化方法 332
13.8 本章小结 333
第III部分表格型深入研究 337
第14章心理学 339
14.1 预测与控制 340
14.2 经典条件反射 341
14.2.1 阻塞与高级条件反射 342
14.2.2 Rescorla-Wagner 模型 344
14.2.3 TD 模型 347
14.2.4 TD 模型模拟 348
14.3 工具性条件反射 355
14.4 延迟强化 359
14.5 认知图 361
14.6 习惯行为与目标导向行为 362
14.7 本章小结 366
第15章神经科学 373
15.1 神经科学基础 374
15.2 收益信号、强化信号、价值和预测误差 375
15.3 收益预测误差假说 377
15.4 多巴胺 379
15.5 收益预测误差假说的实验支持 382
15.6 TD 误差/多巴胺对应 385
15.7 神经“行动器-评判器” 390
15.8 行动器与评判器学习规则 393
15.9 享乐主义神经元 397
15.10 集体强化学习 399
15.11 大脑中的基于模型的算法 402
15.12 成瘾 403
15.13 本章小结 404
第 16 章应用及案例分析 413
16.1 TD-Gammon 413
16.2 Samuel 的跳棋程序 418
16.3 Watson 的每日双倍投注 421
16.4 优化内存控制 424
16.5 人类级别的视频游戏 428
16.6 主宰围棋游戏 433
16.6.1 AlphaGo 436
16.6.2 AlphaGo Zero 439
16.7 个性化网络服务 442
16.8 热气流滑翔 446
第17章前沿技术 451
17.1 广义价值函数和辅助任务 451
17.2 基于选项理论的时序摘要 453
17.3 观测量和状态 456
17.4 设计收益信号 460
17.5 遗留问题 464
17.6 人工智能的未来 467
参考文献 473
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

可以在线阅读，还不错的我还没仔细读，先把网址公布出来，大家一起学习 http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html

评分☆☆☆☆☆

[http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html] 有 [第二版的 PDF(][http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf)][ ]，还有 [Python 实现]([https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction])。

评分☆☆☆☆☆

这是一本极好的书，不仅能使你对强化学习有精确、透彻的理解，更能够提升你的思维层次。接触人工智能领域6年多了，用过统计学习和深度学习做过一些项目。目前，David Silver的教学视频已经过完，这本书读到了第10章（第二版）。下面说一下个人浅陋的理解。目前应用最广泛的监...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本号称“进阶宝典”的读物，与其说是对某一特定技术领域的系统梳理，不如说更像是一本详尽的行业现状观察报告，但它在实际操作层面的指导性却显得有些捉襟见肘。我期望看到的是对核心概念的深入剖析，比如那些复杂的数学模型在实际工程中如何被简化和落地，但书中更多篇幅被用于罗列不同框架和工具的使用场景，这使得阅读体验更偏向于一本技术手册的目录浏览，而非一次深入的知识探索。举例来说，在讨论模型泛化性时，作者似乎更倾向于引用最新的论文摘要，而不是提供一套可供不同背景的工程师参考的、由浅入深的调试流程。对于初学者而言，大量的术语堆砌和快速跳转的叙事风格，很容易造成“懂了皮毛，却抓不住骨架”的困境。特别是涉及到资源受限环境下的部署优化，书中给出的解决方案往往是高屋建瓴的宏观建议，缺乏具体的代码片段或配置范例来佐证其可行性。这种处理方式，无疑拉低了其作为一本“教科书”的实用价值，更像是一份高水平的行业综述，适合那些已经具备扎实基础，只是想快速了解当前前沿动态的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的排版和图例设计实在令人不敢恭维，这极大地阻碍了对抽象概念的理解。尤其是在涉及多智能体系统或复杂环境建模的部分，那些示意图往往过于密集和符号化，缺乏清晰的视觉引导。我花了大量时间去尝试解读那些线条交错、箭头密集的流程图，试图从中捕捉到信息流动的关键路径，但收效甚微。很多时候，一个关键的数学符号定义需要在好几页前去翻找确认，这无疑打断了思维的连贯性。一本优秀的参考书，应该尽可能地减少读者的认知负荷，让文字和图表相互补充，而不是相互掣肘。在这个信息获取效率至关重要的时代，如此低效的呈现方式，使得原本就烧脑的技术内容，又增添了一层解读的难度。如果能投入更多精力优化图文的配合度，对那些依赖空间想象力的理论进行更直观的视觉化处理，这本书的价值将会得到显著提升。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的“实战性”与它的理论深度不成正比，它更像是一份优秀的、面向研究人员的研讨会报告汇编，而非一本面向工程师的实践指南。书中对诸如“超参数调优的艺术”或“模型可解释性在实际部署中的检验标准”这类工程实践中的痛点，触及得非常肤浅。它似乎默认读者已经拥有了构建稳定训练环境和处理数据管道的能力，直接切入了模型设计本身。然而，在现实世界的应用中，数据质量、计算资源的限制以及非平稳环境的适应性，往往是项目失败的决定性因素。关于如何设计健壮的奖励函数来避免策略崩溃，书中仅提供了几个教科书式的例子，缺乏对现实世界中奖励稀疏、奖励欺骗等难题的深入探讨和应对策略。因此，对于那些希望快速将理论转化为可运行、可维护系统的工程师而言，这本书提供的指导价值有限，它更像是一个学术背景知识的快速充电站，而不是一个项目落地的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，作者的视野非常开阔，但他似乎把“新”等同于“优”，急于将所有最新的学术成果一股脑地塞进书里。这种“新颖性驱动”的编排方式，虽然展现了作者紧跟时代脉搏的能力，却也带来了一个严重的问题：缺乏对经典理论的深刻反思和沉淀。很多看似“前沿”的技巧，其背后的局限性和适用边界在书中被轻描淡写地带过。例如，在讨论如何处理高维稀疏状态空间时，书中罗列了数种复杂的近似方法，但对于每种方法在计算复杂度、收敛速度上的优劣对比，以及在实际工业界被淘汰或保留的原因，都没有进行足够有说服力的分析。这使得读者在面对实际项目需求时，依然无法形成一个清晰的决策框架——到底该选择哪种方法，以及为什么。好的技术书籍应该像一位经验丰富的老将，不仅传授招式，更重要的是告诉徒弟，在什么天气、什么场地，该用哪一招最保险。而这本书，更像是一位热衷于展示自己收藏的军火商，向你展示了琳琅满目的武器，却没告诉你它们各自的后坐力有多大。

评分☆☆☆☆☆

读完这本厚厚的著作，我最大的感受是它像是一座知识的宝库，但里面的藏品摆放得有些杂乱无章，需要读者自己花费巨大的精力去建立索引和关联。它似乎试图包罗万象，从理论的基石到最新的研究热点，无不试图提及一二，但这广度是以牺牲深度为代价的。在介绍经典算法的推导过程时，关键的数学步骤常常被一笔带过，留下读者在复杂的积分和矩阵运算面前面面相觑。更令人费解的是，某些章节的逻辑跳跃性极大，仿佛作者在撰写过程中不断地被新的灵感打断，导致前后论述的连贯性大打折扣。比如，某一章还在讨论探索与利用的经典权衡，下一章可能就直接跳跃到了如何使用分布式计算集群来加速训练，中间缺失了大量的中间层技术衔接。对于我这种需要一步步建立知识体系的学习者来说，这种结构上的不确定性极大地增加了学习的门槛。我更欣赏那种结构清晰、层层递进的叙事方式，能够让读者清晰地看到每一个概念是如何从前一个概念自然衍生出来的，而不是被动地接受一系列孤立的知识点。

评分☆☆☆☆☆

书中数学比较简单。中文版难读的问题在于太多专用术语首次出现没有给出原始的英文表达，直接给翻译了。需要辅助英文版的来看。

评分☆☆☆☆☆

整体来看，个人觉得翻译一般，甚至有些细节部分有些含糊省略。

评分☆☆☆☆☆

宅家不便，买了这本“译著”。又是一本老师拿项目组里同学一人一章谷歌翻译的大作。生硬翻译以至含义扭曲，大量字符、编号错误，甚至还有LaTeX未编译完成出现的“??”。劝各位不要读这个译本，尽量读原版吧。

评分☆☆☆☆☆

整体来看，个人觉得翻译一般，甚至有些细节部分有些含糊省略。

评分☆☆☆☆☆

除了几个专用名词翻译的不太好并且没给出英文对照，整篇翻译挺赞的