10MB精简版《强化学习介绍》:简介与资源

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《强化学习:入门》(Reinforcement Learning: An Introduction, second edition)是由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto共同编著的经典教材,隶属于 Adaptive Computation and Machine Learning 系列之一。该书的初衷是为了提供一个系统、易懂的指南,让读者深入了解强化学习这一领域。此版本相较于网上的其他版本,体积显著缩小,仅有10M多,更加方便下载和阅读。 强化学习是一种机器学习方法,它关注智能体在与环境互动的过程中,通过奖励机制学习如何做出最优决策以最大化长期累积收益。本书详细介绍了该领域的基础理论,包括马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDP)、价值函数、策略、动态规划、Q学习和深度强化学习等核心概念。作者通过丰富的实例和应用场景来阐述这些理论,帮助读者掌握如何设计和实现强化学习算法。 书中特别强调了实践性,不仅提供了理论分析,还包含了许多编程练习和实际项目的示例,使读者能在实践中加深理解。此外,封面设计灵感来源于Jette Randløv开发的一个模拟自行车控制系统的强化学习应用,展示了强化学习在实际工程中的应用潜力。 版权方面,该书遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.0 Generic License,允许非商业性的复制和分享,但禁止对作品进行修改或衍生。《强化学习:入门》于2018年出版,并在美国西切斯特出版服务公司印刷和装订,体现了其严谨的专业性和国际影响力。 《强化学习:入门》是强化学习领域的权威指南,适合希望在这个快速发展的领域深入学习的科研人员、工程师以及对人工智能感兴趣的读者。无论是作为学术研究的基石,还是作为技术实践的参考书籍,它都是不可或缺的资源。