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动手学强化学习

作者: 张伟楠沈键俞勇

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2022-05

版次: 1

ISBN: 9787115584519

定价: 89.90

装帧: 平装

页数: 246页

字数: 388千字

分类: 计算机与互联网

81人买过

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。
  本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。
  本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。张伟楠，上海交通大学副教授，博士生导师，ACM班机器学习、强化学习课程授课老师，吴文俊人工智能优秀青年奖、达摩院青橙奖得主，获得中国科协“青年人才托举工程”支持。他的科研领域包括强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、搜索引擎、文本分析等场景中的应用。他在国际会议和期刊上发表了100余篇相关领域的学术论文，于2016年在英国伦敦大学学院（UCL）计算机系获得博士学位。

沈键，上海交通大学APEX实验室博士生，师从俞勇教授，研究方向为深度学习、强化学习和教育数据挖掘。在攻读博士期间，他以第一作者身份发表机器学习国际会议NeurIPS、AAAI论文，参与发表多篇机器学习和数据挖掘国际会议（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）论文，并担任多个国际会议和SCI学术期刊的审稿人。

俞勇，享受国务院特殊津贴专家，教学名师，上海交通大学特聘教授，APEX实验室主任，上海交通大学ACM班创始人。俞勇教授曾获得“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师、“上海市教学名师奖”“全国师德标兵”“上海交通大学校长奖”和“最受学生欢迎教师”等荣誉。他于2018年创办了伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对AI课程体系进行创新，致力于培养卓越的AI算法工程师和研究员。第一部分强化学习基础

第 1 章初探强化学习            2

1.1 简介                        2

1.2 什么是强化学习                 2

1.3 强化学习的环境                 4

1.4 强化学习的目标                 4

1.5 强化学习中的数据               5

1.6 强化学习的独特性               6

1.7 小结                        6

第 2 章多臂老虎机问题           7

2.1 简介                        7

2.2 问题介绍                      7

2.2.1 问题定义                   7

2.2.2 形式化描述                 8

2.2.3 累积懊悔                    8

2.2.4 估计期望奖励                8

2.3 探索与利用的平衡                10

2.4  -贪婪算法                   11

2.5 上置信界算法                   14

2.6 汤普森采样算法                 16

2.7 小结                         18

2.8 参考文献                      18

第 3 章马尔可夫决策过程         19

3.1 简介                        19

3.2 马尔可夫过程                   19

3.2.1 随机过程                  19

3.2.2 马尔可夫性质               19

3.2.3 马尔可夫过程               20

3.3 马尔可夫奖励过程                21

3.3.1 回报                       21

3.3.2 价值函数                   22

3.4 马尔可夫决策过程               24

3.4.1 策略                       25

3.4.2 状态价值函数               25

3.4.3 动作价值函数               25

3.4.4 贝尔曼期望方程              25

3.5 蒙特卡洛方法                  28

3.6 占用度量                      31

3.7 最优策略                     32

3.8 小结                        33

3.9 参考文献                     33

第 4 章动态规划算法             34

4.1 简介                        34

4.2 悬崖漫步环境                  34

4.3 策略迭代算法                  36

4.3.1 策略评估                    36

4.3.2 策略提升                   36

4.3.3 策略迭代                   37

4.4 价值迭代算法                  40

4.5 冰湖环境                     42

4.6 小结                        45

4.7 扩展阅读：收敛性证明            45

4.7.1 策略迭代                  45

4.7.2 价值迭代                   45

4.8 参考文献                     46

第 5 章时序差分算法           47

5.1 简介                       47

5.2 时序差分                     48

5.3 Sarsa 算法                   48

5.4 多步 Sarsa 算法               53

5.5 Q-learning 算法               56

5.6 小结                        60

5.7 扩展阅读：Q-learning 收敛性证明    61

5.8 参考文献                     62

第 6 章 Dyna-Q 算法           63

6.1 简介                        63

6.2 Dyna-Q                    63

6.3 Dyna-Q 代码实践             64

6.4 小结                        69

6.5 参考文献                     69

第二部分强化学习进阶

第 7 章 DQN算法              72

7.1 简介                       72

7.2 车杆环境                     72

7.3 DQN                      73

7.3.1 经验回放                  74

7.3.2 目标网络                   74

7.4 DQN代码实践                75

7.5 以图像作为输入的DQN算法       79

7.6 小结                        80

7.7 参考文献                     80

第 8 章 DQN改进算法            81

8.1 简介                        81

8.2 Double DQN                 81

8.3 Double DQN代码实践          82

8.4 Dueling DQN                88

8.5 Dueling DQN代码实践          90

8.6 小结                        93

8.7 扩展阅读：对Q值过高估计的定量分析    93

8.8 参考文献                     94

第 9 章策略梯度算法           95

9.1 简介                       95

9.2 策略梯度                     95

9.3 REINFORCE                 96

9.4 REINFORCE代码实践          97

9.5 小结                        100

9.6 扩展阅读：策略梯度证明          100

9.7 参考文献                     102

第 10 章 Actor-Critic算法       103

10.1 简介                      103

10.2 Actor-Critic                103

10.3 Actor-Critic代码实践          105

10.4 小结                       108

10.5 参考文献                   108

第 11 章 TRPO算法            109

11.1 简介                       109

11.2 策略目标                    109

11.3 近似求解                     111

11.4 共轭梯度                   112

11.5 线性搜索                    112

11.6 广义优势估计                 113

11.7 TRPO代码实践              114

11.8 小结                      122

11.9 参考文献                   123

第 12 章 PPO算法             124

12.1 简介                      124

12.2 PPO-惩罚                  124

12.3 PPO-截断                  125

12.4 PPO代码实践               125

12.5 小结                      131

12.6 参考文献                   132

第 13 章 DDPG算法           133

13.1 简介                       133

13.2 DDPG                    133

13.3 DDPG代码实践               135

13.4 小结                      140

13.5 扩展阅读：确定性策略梯度定理的证明    140

13.6 参考文献                   141

第 14 章 SAC算法             142

14.1 简介                      142

14.2 最大熵强化学习               142

14.3 Soft策略迭代                143

14.4 SAC                      143

14.5 SAC代码实践               145

14.6 小结                      154

14.7 参考文献                   155

第三部分强化学习前沿

第 15 章模仿学习              158

15.1 简介                       158

15.2 行为克隆                   159

15.3 生成对抗模仿学习             159

15.4 代码实践                   160

15.4.1 生成专家数据               160

15.4.2 行为克隆的代码实践         163

15.4.3 生成对抗模仿学习的代码实践        165

15.5 小结                      167

15.6 参考文献                   168

第 16 章模型预测控制           169

16.1 简介                      169

16.2 打靶法                     169

16.2.1 随机打靶法                170

16.2.2 交叉熵方法                170

16.3 PETS算法                 171

16.4 PETS算法实践              172

16.5 小结                      179

16.6 参考文献                   179

第 17 章基于模型的策略优化      180

17.1 简介                      180

17.2 MBPO算法                 180

17.3 MBPO代码实践             181

17.4 小结                      192

17.5 拓展阅读：MBPO理论分析      192

17.5.1 性能提升的单调性保障      192

17.5.2 模型推演长度              192

17.6 参考文献                   193

第 18 章离线强化学习          194

18.1 简介                      194

18.2 批量限制 Q-learning算法       195

18.3 保守 Q-learning算法          197

18.4 CQL代码实践               199

18.5 小结                     208

18.6 扩展阅读                  208

18.7 参考文献                   210

第 19 章目标导向的强化学习       211

19.1 简介                      211

19.2 问题定义                   211

19.3 HER算法                  212

19.4 HER代码实践               213

19.5 小结                      221

19.6 参考文献                   221

第 20 章多智能体强化学习入门    222

20.1 简介                     222

20.2 问题建模                   223

20.3 多智能体强化学习的基本求解范式  223

20.4 IPPO算法                 223

20.5 IPPO代码实践              224

20.6 小结                      228

20.7 参考文献                   229

第 21 章多智能体强化学习进阶    230

21.1 简介                      230

21.2 MADDPG算法             230

21.3 MADDPG代码实践          232

21.4 小结                     240

21.5 参考文献                  240

总结与展望                  241

总结                           241

展望：克服强化学习的落地挑战          241

中英文术语对照表与符号表         244

中英文术语对照表                  244

符号表                        246
内容简介:
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。
本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。
本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。
作者简介:
张伟楠，上海交通大学副教授，博士生导师，ACM班机器学习、强化学习课程授课老师，吴文俊人工智能优秀青年奖、达摩院青橙奖得主，获得中国科协“青年人才托举工程”支持。他的科研领域包括强化学习、数据挖掘、知识图谱、深度学习以及这些技术在推荐系统、搜索引擎、文本分析等场景中的应用。他在国际会议和期刊上发表了100余篇相关领域的学术论文，于2016年在英国伦敦大学学院（UCL）计算机系获得博士学位。

沈键，上海交通大学APEX实验室博士生，师从俞勇教授，研究方向为深度学习、强化学习和教育数据挖掘。在攻读博士期间，他以第一作者身份发表机器学习国际会议NeurIPS、AAAI论文，参与发表多篇机器学习和数据挖掘国际会议（包括ICML、IJCAI、SIGIR、KDD、AISTATS等）论文，并担任多个国际会议和SCI学术期刊的审稿人。

俞勇，享受国务院特殊津贴专家，教学名师，上海交通大学特聘教授，APEX实验室主任，上海交通大学ACM班创始人。俞勇教授曾获得“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师、“上海市教学名师奖”“全国师德标兵”“上海交通大学校长奖”和“最受学生欢迎教师”等荣誉。他于2018年创办了伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对AI课程体系进行创新，致力于培养卓越的AI算法工程师和研究员。
目录:
第一部分强化学习基础

第 1 章初探强化学习            2

1.1 简介                        2

1.2 什么是强化学习                 2

1.3 强化学习的环境                 4

1.4 强化学习的目标                 4

1.5 强化学习中的数据               5

1.6 强化学习的独特性               6

1.7 小结                        6

第 2 章多臂老虎机问题           7

2.1 简介                        7

2.2 问题介绍                      7

2.2.1 问题定义                   7

2.2.2 形式化描述                 8

2.2.3 累积懊悔                    8

2.2.4 估计期望奖励                8

2.3 探索与利用的平衡                10

2.4  -贪婪算法                   11

2.5 上置信界算法                   14

2.6 汤普森采样算法                 16

2.7 小结                         18

2.8 参考文献                      18

第 3 章马尔可夫决策过程         19

3.1 简介                        19

3.2 马尔可夫过程                   19

3.2.1 随机过程                  19

3.2.2 马尔可夫性质               19

3.2.3 马尔可夫过程               20

3.3 马尔可夫奖励过程                21

3.3.1 回报                       21

3.3.2 价值函数                   22

3.4 马尔可夫决策过程               24

3.4.1 策略                       25

3.4.2 状态价值函数               25

3.4.3 动作价值函数               25

3.4.4 贝尔曼期望方程              25

3.5 蒙特卡洛方法                  28

3.6 占用度量                      31

3.7 最优策略                     32

3.8 小结                        33

3.9 参考文献                     33

第 4 章动态规划算法             34

4.1 简介                        34

4.2 悬崖漫步环境                  34

4.3 策略迭代算法                  36

4.3.1 策略评估                    36

4.3.2 策略提升                   36

4.3.3 策略迭代                   37

4.4 价值迭代算法                  40

4.5 冰湖环境                     42

4.6 小结                        45

4.7 扩展阅读：收敛性证明            45

4.7.1 策略迭代                  45

4.7.2 价值迭代                   45

4.8 参考文献                     46

第 5 章时序差分算法           47

5.1 简介                       47

5.2 时序差分                     48

5.3 Sarsa 算法                   48

5.4 多步 Sarsa 算法               53

5.5 Q-learning 算法               56

5.6 小结                        60

5.7 扩展阅读：Q-learning 收敛性证明    61

5.8 参考文献                     62

第 6 章 Dyna-Q 算法           63

6.1 简介                        63

6.2 Dyna-Q                    63

6.3 Dyna-Q 代码实践             64

6.4 小结                        69

6.5 参考文献                     69

第二部分强化学习进阶

第 7 章 DQN算法              72

7.1 简介                       72

7.2 车杆环境                     72

7.3 DQN                      73

7.3.1 经验回放                  74

7.3.2 目标网络                   74

7.4 DQN代码实践                75

7.5 以图像作为输入的DQN算法       79

7.6 小结                        80

7.7 参考文献                     80

第 8 章 DQN改进算法            81

8.1 简介                        81

8.2 Double DQN                 81

8.3 Double DQN代码实践          82

8.4 Dueling DQN                88

8.5 Dueling DQN代码实践          90

8.6 小结                        93

8.7 扩展阅读：对Q值过高估计的定量分析    93

8.8 参考文献                     94

第 9 章策略梯度算法           95

9.1 简介                       95

9.2 策略梯度                     95

9.3 REINFORCE                 96

9.4 REINFORCE代码实践          97

9.5 小结                        100

9.6 扩展阅读：策略梯度证明          100

9.7 参考文献                     102

第 10 章 Actor-Critic算法       103

10.1 简介                      103

10.2 Actor-Critic                103

10.3 Actor-Critic代码实践          105

10.4 小结                       108

10.5 参考文献                   108

第 11 章 TRPO算法            109

11.1 简介                       109

11.2 策略目标                    109

11.3 近似求解                     111

11.4 共轭梯度                   112

11.5 线性搜索                    112

11.6 广义优势估计                 113

11.7 TRPO代码实践              114

11.8 小结                      122

11.9 参考文献                   123

第 12 章 PPO算法             124

12.1 简介                      124

12.2 PPO-惩罚                  124

12.3 PPO-截断                  125

12.4 PPO代码实践               125

12.5 小结                      131

12.6 参考文献                   132

第 13 章 DDPG算法           133

13.1 简介                       133

13.2 DDPG                    133

13.3 DDPG代码实践               135

13.4 小结                      140

13.5 扩展阅读：确定性策略梯度定理的证明    140

13.6 参考文献                   141

第 14 章 SAC算法             142

14.1 简介                      142

14.2 最大熵强化学习               142

14.3 Soft策略迭代                143

14.4 SAC                      143

14.5 SAC代码实践               145

14.6 小结                      154

14.7 参考文献                   155

第三部分强化学习前沿

第 15 章模仿学习              158

15.1 简介                       158

15.2 行为克隆                   159

15.3 生成对抗模仿学习             159

15.4 代码实践                   160

15.4.1 生成专家数据               160

15.4.2 行为克隆的代码实践         163

15.4.3 生成对抗模仿学习的代码实践        165

15.5 小结                      167

15.6 参考文献                   168

第 16 章模型预测控制           169

16.1 简介                      169

16.2 打靶法                     169

16.2.1 随机打靶法                170

16.2.2 交叉熵方法                170

16.3 PETS算法                 171

16.4 PETS算法实践              172

16.5 小结                      179

16.6 参考文献                   179

第 17 章基于模型的策略优化      180

17.1 简介                      180

17.2 MBPO算法                 180

17.3 MBPO代码实践             181

17.4 小结                      192

17.5 拓展阅读：MBPO理论分析      192

17.5.1 性能提升的单调性保障      192

17.5.2 模型推演长度              192

17.6 参考文献                   193

第 18 章离线强化学习          194

18.1 简介                      194

18.2 批量限制 Q-learning算法       195

18.3 保守 Q-learning算法          197

18.4 CQL代码实践               199

18.5 小结                     208

18.6 扩展阅读                  208

18.7 参考文献                   210

第 19 章目标导向的强化学习       211

19.1 简介                      211

19.2 问题定义                   211

19.3 HER算法                  212

19.4 HER代码实践               213

19.5 小结                      221

19.6 参考文献                   221

第 20 章多智能体强化学习入门    222

20.1 简介                     222

20.2 问题建模                   223

20.3 多智能体强化学习的基本求解范式  223

20.4 IPPO算法                 223

20.5 IPPO代码实践              224

20.6 小结                      228

20.7 参考文献                   229

第 21 章多智能体强化学习进阶    230

21.1 简介                      230

21.2 MADDPG算法             230

21.3 MADDPG代码实践          232

21.4 小结                     240

21.5 参考文献                  240

总结与展望                  241

总结                           241

展望：克服强化学习的落地挑战          241

中英文术语对照表与符号表         244

中英文术语对照表                  244

符号表                        246

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动手学强化学习

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