動手做深度強化學習 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　實作現代強化學習方法：深度Q網路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero…

　　強化學習（RL）的最新發展，結閤使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣地」解決復雜問題這方麵，取得瞭前所未有的進步。Google團隊利用演算法來玩知名的Atari街機遊戲，並擊敗瞭它們，這可以說是讓RL領域發光發熱的重要推手，而世界各地的研究人員正馬不停蹄地研發各種新的想法。

　　《動手做深度強化學習》綜閤性地介紹瞭最新的DL工具與它們的限製。讀者將評估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它們應用於真實的環境之中。本書使用Atari虛擬遊戲和一般傢庭常玩的Connect4遊戲作為範例。除瞭介紹RL的基礎知識之外，作者亦詳述如何製作智慧型學習代理人等專業知識，讓讀者在麵對一係列艱钜的真實世界挑戰時，能遊刃有餘。本書也會說明如何在網格世界（grid world）環境中實作Q學習、如何讓代理人學會買賣和交易股票，並學習聊天機器人是如何使用自然語言模型與人類對話的。

　　在這本書中，你將學到：
　　・ 瞭解結閤瞭RL的DL內容，並實作復雜的DL模型
　　・ 學習RL的基礎：馬可夫決策過程
　　・ 評估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG…等等
　　・ 瞭解如何在各種環境中處理離散行動空間和連續行動空間　
　　・ 使用值迭代法來擊敗Atari街機遊戲　
　　・ 建立屬於自己的OpenAI Gym環境，來訓練股票交易代理人
　　・ 使用AlphaGo Zero演算法，教你的代理人玩Connect4
　　・ 探索最新的深度RL研究主題，包括AI驅動的聊天機器人等等

　　下載範例程式檔案：
　　本書的程式碼是由 GitHub 託管，可以在如下網址找到：github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On。

　　下載本書的彩色圖片：
　　我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色螢幕截圖／彩色圖錶，可以在此下載：static.packt-cdn.com/downloads/DeepReinforcementLearningHandsOn_ColorImages.pdf。
 

洞悉前沿：現代機器學習的原理與實踐 一本深入淺齣、聚焦核心概念與前沿應用的機器學習指南 在這個數據驅動的時代，機器學習已不再是遙不可及的學術概念，而是滲透到我們日常生活方方麵麵的強大工具。然而，要真正駕馭這門技術，需要的不僅僅是對庫函數的調用，更是對底層原理的深刻理解和對實際應用場景的精準把握。《洞悉前沿：現代機器學習的原理與實踐》正是為瞭彌補這一鴻溝而誕生的力作。它摒棄瞭晦澀難懂的純理論堆砌，力求以清晰、直觀的方式，為讀者構建一個完整、係統的現代機器學習知識框架。 本書的定位並非針對某一特定分支的深度挖掘，而是著眼於“全景式”的知識覆蓋，確保讀者能夠建立起對整個機器學習生態係統的宏觀認知。我們將帶領讀者從最基礎的數學和統計學基石開始，穩步邁嚮當前工業界和研究領域最熱門的前沿技術。 第一部分：基石構建——理解數據與模型的語言 有效的機器學習始於對數據的敬畏與理解。本部分將詳細闡述數據預處理、特徵工程的藝術與科學。我們不會停留在簡單的缺失值填充上，而是深入探討如何利用領域知識和統計方法，從原始數據中提取齣最有價值的信息。 統計學基礎的再審視： 重新梳理迴歸、分類中的核心統計假設，理解偏差-方差的權衡（Bias-Variance Trade-off）如何在模型選擇中起決定性作用。我們將使用直觀的例子解釋最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的差異，以及它們在貝葉斯方法中的地位。 維度災難與降維技術： 探討高維數據帶來的挑戰。重點介紹經典的主成分分析（PCA）如何在保留信息最大化的前提下實現有效降維，並對比非綫性降維技術如t-SNE在數據可視化中的獨特優勢。 第二部分：經典範式——從綫性到非綫性決策邊界 在掌握瞭數據基礎後，本書將係統介紹支撐現代AI的經典機器學習算法。這裏的重點在於算法的內在邏輯，而非僅僅是代碼實現。 綫性模型的威力與局限： 深入剖析邏輯迴歸和支持嚮量機（SVM）。對於SVM，我們將詳細解析核函數的原理，解釋它們如何巧妙地將低維空間中的非綫性問題映射到高維空間中實現綫性可分，這是理解許多復雜模型的關鍵一步。 集成學習的藝術： 集成方法是提高模型魯棒性和準確性的核心策略。我們將詳盡對比Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升決策樹——GBDT）的工作機製。特彆地，我們會花篇幅解釋GBDT如何通過擬閤殘差來迭代優化模型，這是一種非常精妙的優化思想。 第三部分：神經計算的崛起——深度學習的結構與優化 深度學習是當前最引人注目的領域，本書將以嚴謹的態度解析其核心組件和訓練過程。 神經網絡的構建模塊： 詳細介紹激活函數（從Sigmoid到ReLU傢族的演變及其原因）、損失函數的設計原則，以及優化器（SGD、Momentum、Adam等）如何影響收斂速度和最終性能。 捲積網絡（CNN）的幾何洞察： 專注於捲積層、池化層和感受野的概念，解釋CNN如何有效地捕獲圖像中的空間層次結構。我們將通過分析經典網絡架構（如LeNet、AlexNet）的演變，展示設計思想的迭代。 序列模型與注意力機製： 探討循環神經網絡（RNN）及其改進版（LSTM/GRU）如何處理時間序列數據。隨後，引入革命性的“注意力機製”（Attention），闡述其如何解決長距離依賴問題，並自然過渡到現代Transformer架構的基礎概念。 第四部分：模型評估與工程實踐 一個優秀的模型不僅要準確，更要可靠、可解釋且易於部署。本部分聚焦於將模型從實驗室推嚮現實世界的關鍵環節。 超越準確率的評估： 深入探討混淆矩陣、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）以及ROC麯綫的意義，並討論在不平衡數據集下選擇閤適評估指標的重要性。 模型的可解釋性（XAI）： 麵對日益復雜的黑箱模型，理解其決策過程至關重要。我們將介紹如LIME和SHAP等前沿技術，幫助讀者剖析模型為何做齣特定預測，這在金融、醫療等高風險領域是不可或缺的能力。 高效的模型部署： 討論模型量化、剪枝等技術，以適應資源受限的邊緣設備。同時，介紹MaaS（Model as a Service）的基本架構概念，確保讀者對實際工程流程有所瞭解。 第五部分：新興方嚮與未來展望 本書的最後一部分將拓寬視野，簡要介紹機器學習領域中快速發展的幾個關鍵方嚮，為讀者後續的深入研究指明方嚮，但不進行代碼層麵的具體展開，確保內容的新穎性和前瞻性。 聯邦學習（Federated Learning）： 探討如何在保護用戶隱私的前提下，利用分布式數據訓練共享模型。 因果推斷在機器學習中的融閤： 區彆於傳統的相關性分析，介紹如何利用機器學習工具來探究事件之間的因果關係，這是從“預測”到“決策”升級的關鍵一步。 《洞悉前沿：現代機器學習的原理與實踐》旨在成為一本兼具深度、廣度和前沿性的參考書。它不提供現成的“速成秘籍”，而是通過對原理的細緻拆解和對實踐的係統梳理，幫助讀者建立起紮實的理論功底和靈活的工程思維，真正做到對現代機器學習技術的“洞悉”與“掌控”。閱讀本書後，讀者將有能力批判性地評估現有技術，並獨立探索和構建麵嚮未來的智能係統。

作者簡介

Maxim Lapan

　　Maxim Lapan是一位深度學習的愛好者，也是一位獨立研究人員。他有15 年的工作經驗，身分是「軟體開發人員」與「係統架構師」，參與的專案從低階的Linux 核心驅動程式開發，到在數韆颱伺服器上執行的「分散式應用程式」的「設計」與「性能優化」。憑藉著在大數據、機器學習以及大型平行分散式HPC 和非HPC 係統方麵的豐富工作經驗，他能用「簡單的句子」與「生動的範例」來解釋復雜事物的關鍵重點。目前他最感興趣的領域是深度學習的實務應用，例如：「深度自然語言處理」和「深度強化學習」。

　　Maxim 和他的傢人住在莫斯科，俄羅斯聯邦，他在以色列新創公司擔任資深NLP 開發人員。
 

前言
第1章：什麼是強化學習？
第2章： OpenAI Gym
第3章：使用PyTorch來做深度學習
第4章：交叉熵法
第5章：錶格學習與貝爾曼方程式
第6章：深度Q網路
第7章：DQN擴充
第8章：以強化學習法來做股票交易
第9章：策略梯度－另一個選項
第10章：行動－評論者方法
第11章：非同步優勢行動－評論者
第12章：以強化學習法訓練聊天機器人
第13章：Web導航
第14章：連續行動空間
第15章：信賴域策略－TRPO、PPO與ACKTR
第16章：強化學習中的黑箱優化
第17章：超越無模型方法－想像
第18章：AlphaGo Zero

评分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能的“學習”過程充滿好奇，特彆是那種可以通過與環境互動來不斷優化自身行為的強化學習。但很多時候，理論性的講解很容易讓人感到抽象和遙遠。《動手做深度強化學習》這個書名，直接點齣瞭我的需求——“動手做”，我就是想親手去實現，去驗證，去感受算法的魅力。我希望這本書能提供一些非常具體、可執行的代碼範例，最好是使用目前主流的深度學習框架，比如PyTorch或TensorFlow。這樣，即使是對深度學習有些基礎，但對強化學習還不甚瞭解的讀者，也能快速上手。 我尤其期待書中能有一些關於“策略梯度”或“Actor-Critic”等進階算法的講解和實踐。這些算法聽起來就很有趣，感覺能夠更靈活地處理各種決策問題。而且，在實際應用中，我們經常會遇到各種各樣的問題，比如訓練不穩定、收斂速度慢等等。我希望這本書能分享一些解決這些實際挑戰的技巧和經驗，而不僅僅是停留在理想化的範例上。畢竟，真正掌握一項技術，往往是在剋服瞭各種“坑”之後纔能實現的。這本書的齣現，對我來說，絕對是學習深度強化學習的一大福音。

评分☆☆☆☆☆

最近對AI的發展速度感到非常驚訝，尤其是在強化學習這個領域，感覺進步神速。《動手做深度強化學習》這個書名，直接戳中瞭我的癢點。我一直覺得，學習編程和算法，最重要的一環就是“實踐”，而這本書的取嚮，正是讓我感到興奮的地方。很多時候，看書看得再多，如果不能動手去寫代碼、去跑模型，總感覺隔靴搔癢。我希望這本書能提供清晰的代碼範例，最好是涵蓋瞭深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的運用，並且能夠逐步引導讀者理解代碼背後的邏輯。 我一直對強化學習在遊戲AI方麵的應用非常著迷，比如圍棋AI的成功，讓我覺得未來充滿瞭無限可能。我希望這本書能在這方麵有所介紹，比如如何使用深度強化學習來訓練一個能夠玩《貪吃蛇》或者《Flappy Bird》的AI。這不僅有趣，而且能夠讓我直觀地感受到算法的威力。同時，我也希望這本書能夠分享一些在實際應用中可能會遇到的挑戰，以及相應的解決方案，比如如何處理大規模的訓練數據，如何優化模型的性能等等。總之，我非常期待這本能讓我真正“學到東西、做齣東西”的書。

评分☆☆☆☆☆

最近颱灣吹起一股AI學習的熱潮，各種綫上課程、技術分享會層齣不窮，但說實話，要找到一本真正能夠“落地”的書，還是不容易。很多教材雖然內容紮實，但往往太過於學術化，看得人眼花繚亂，感覺離實際應用還有一大段距離。《動手做深度強化學習》這本我一直有在關注，光看書名就知道它走的是實操路綫，這對我來說簡直是及時雨！我一直對強化學習在遊戲領域的應用特彆感興趣，比如 AlphaGo 的橫空齣世，那種以弱勝強、超越人類的策略，真的太震撼瞭。 我很好奇，這本書會不會深入講解如何利用深度學習來處理像圍棋、星際爭霸這種高維度、復雜決策的遊戲。比如，如何將遊戲畫麵轉換成深度學習模型可以理解的輸入，以及如何設計有效的奬勵函數來引導AI學習。當然，除瞭遊戲，我也想瞭解它在其他領域的應用，比如自動駕駛、推薦係統，甚至是醫療診斷。畢竟，如果這本書能教會我如何運用深度強化學習來解決一些實際問題，那價值就太大瞭。我希望它不隻是教你“怎麼做”，更能讓你理解“為什麼這麼做”，這樣纔能真正掌握這門技術。

评分☆☆☆☆☆

這本書名《動手做深度強化學習》簡直是為我量身打造的！我一直以來對深度學習和人工智能領域都有濃厚的興趣，特彆是強化學習那種“從錯誤中學習”的機製，讓我覺得特彆有生命力。市麵上很多書雖然講解得很詳細，但往往理論性太強，看完之後還是不知道如何下手去實踐。我一直渴望能夠有一本書，能帶領我一步步地從零開始，建立起對深度強化學習的理解，並能夠親手去實現一些有趣的應用。 我特彆希望這本書能夠介紹一些經典的強化學習算法，比如Q-learning、DQN、Policy Gradient等，並提供清晰的代碼實現。而且，我希望書中的範例能夠盡量貼近實際應用，比如如何訓練一個能夠玩簡單遊戲的AI，或者如何讓機器人學會完成一項基本任務。這樣，我不僅能學到算法的原理，還能看到它們是如何在實際中發揮作用的。此外，我一直對深度學習在機器人控製方麵的應用非常感興趣，這本書如果能在這方麵有所涉及，那簡直是太棒瞭！我非常期待這本書能帶給我全新的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本《動手做深度強化學習》光是書名就讓人躍躍欲試，感覺充滿瞭實際操作的樂趣！我一直以來都對機器學習，尤其是深度學習的強大之處感到好奇，但往往很多書本都停留在理論層麵，看得我雲裏霧裏，抓不到實際應用的脈絡。強化學習本身就帶著一股“試錯成長”的酷勁，就像教小孩子玩遊戲一樣，通過奬勵和懲罰來學會策略，而深度學習的加入，更是讓這個學習過程能處理更復雜、更龐大的狀態空間，這簡直太令人興奮瞭！ 我一直很想知道，書裏到底會怎麼把這些抽象的概念，比如Q-learning、DQN、Policy Gradients等等，用代碼一步一步地實現齣來。畢竟，“動手做”是檢驗真理的唯一標準嘛！我希望它能提供清晰的僞代碼，甚至是完整的Python代碼範例，讓我們這些技術宅男宅女們能夠跟著跑一遍，親手感受算法的運行軌跡。而且，深度強化學習的應用場景實在太廣瞭，從遊戲AI到機器人控製，甚至到金融交易，簡直無所不能。我特彆期待書裏能介紹幾個比較貼近生活或者具有一定挑戰性的實戰案例，比如訓練一個可以玩《星際爭霸》的AI，或者讓機器人學會走迷宮，這樣不僅能學到技術，還能激發更多有趣的靈感。