1、封面介绍

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2、出版时间

2020年4月

3、推荐理由

(1)作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写;
(2)直奔主题,理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法,深入解读每种算法的代码原型实现;
(3)领域应用分析:给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用,侧重讨论深度强化学习在不同领域应用的思想和方法;
(4)前沿经典综述:详述近五年深度强化学习领域的重要进展,涵盖新的算法理论、工程实现和领域应用,从基础到算法,再到典型应用场景。

本书共分为四篇,即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅入深、通俗易懂,涵盖经典算法和近几年的前沿技术进展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现,旨在理论与实践相结合,让读者学有所得、学有所用。

第一篇(包含第1~3章)主要讲解深度强化学习基础,侧重于单智能体强化学习算法,相对简单,有助于初级读者理解,同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。

第二篇(包含第4~5章)主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解,从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析,以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时,还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。

第三篇(包含第6~7章)扩展到多任务场景,称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识,随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。

第四篇(包含第8~11章)主要讲解深度强化学习的实际应用,涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解,培养读者跨领域解决实际问题的能力,以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。

此书详解深度强化学习领域近年来重要进展及其典型应用场景,涵盖新的理论算法、工程实现和领域应用,值得拥有!

4、下载链接

见文末网站公告。