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刘全，傅启明，钟珊，黄蔚 著

图书标签:

• 强化学习
• 大规模机器学习
• 深度强化学习
• 算法
• 人工智能
• 机器学习
• 优化
• 分布式系统
• 模型训练
• 策略梯度

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030477477

版次：1

商品编码：11900024

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：277

字数：352000

正文语种：中文

内容简介

　　《大规模强化学习》讨论大规模强化学习的理论及方法，介绍强化学习在大状态空间任务中的应用。该研究已成为近年来计算机科学与技术领域*活跃的研究分支之一。
　　《大规模强化学习》共分六部分21章。第一部分是强化学习基础。第二部分是用于强化学习的值函数逼近方法。第三部分是*小二乘策略迭代方法。第四部分是模糊近似强化学习方法。第五部分是并行强化学习方法。第六部分是离策略强化学习方法。
　　《大规模强化学习》可以作为高等院校计算机专业和自动控制专业研究生的教材，也可以作为相关领域科技工作者和工程技术人员的参考书。

内页插图

目录

前言
第1章 强化学习概述
1．1 简介
1．2 形式框架
1．2．1 马尔可夫决策过程
1．2．2 策略
1．2．3 回报
1．3 值函数
1．4 解决强化学习问题
1．4．1 动态规划：基于模型的解决技术
1．4．2 强化学习：模型无关的解决技术
1．5 本章小结
参考文献

第2章 大规模或连续状态空间的强化学习
2．1 简介
2．2 近似表示
2．2．1 带参数化值函数逼近
2．2．2 非参数化值函数逼近
2．3 值函数逼近求解方法
2．3．1 梯度下降方法
2．3．2 最小二乘回归
2．4 本章小结
参考文献

第3章 梯度下降值函数逼近模型的改进
3．1 改进的梯度下降值函数逼近模型
3．1．1 势函数塑造奖赏机制
3．1．2 基于势函数塑造奖赏机制的值函数逼近模型
3．2 NRBF-GD-Sarsa（λ）算法
3．2．1 算法描述
3．2．2 算法收敛性分析
3．3 仿真实验
3．3．1 实验描述
3．3．2 实验设置
3．3．3 实验分析
3．4 本章小结
参考文献

第4章 基于LSSVR的Q-值函数分片逼近模型
4．1 LSSVR-Q-值函数分片逼近模型
4．2 在线稀疏化样本池构建方法
4．3 LSSVR-Q算法
4．4 仿真实验
4．4．1 实验1：MountainCar问题
4．4．2 实验2：DCMotor问题
4．5 本章小结
参考文献

第5章 基于ANRBF网络的Q-V值函数协同逼近模型
5．1 Q-V值函数协同机制
5．2 Q-V值函数协同逼近模型
5．3 Q-V值函数协同逼近算法
5．3．1 QV（λ）算法
5．3．2 算法收敛性分析
5．4 仿真实验
5．4．1 实验描述
5．4．2 实验设置
5．4．3 实验分析
5．5 本章小结
参考文献

第6章 基于高斯过程的快速Sarsa算法
6．1 新的值函数概率生成模型
6．2 利用高斯过程对线性带参值函数建模
6．3 FL-GPSarsa算法
6．4 仿真实验
6．4．1 带风的格子世界问题
6．4．2 MountainCar问题
6．5 本章小结
参考文献

第7章 基于高斯过程的Q学习算法
7．1 值迭代方法
7．2 用于值迭代的值函数概率生成模型
7．3 GP-QL算法
7．4 仿真实验
7．4．1 实验1：带悬崖的格子世界问题
7．4．2 实验2：MountainCar问题
7．5 本章小结
参考文献

第8章 最小二乘策略迭代算法
8．1 马尔可夫决策过程
8．2 最小二乘策略迭代
8．2．1 投影贝尔曼等式的矩阵形式
8．2．2 最小二乘策略迭代
8．2．3 在线最小二乘策略迭代
8．3 本章小结
参考文献

第9章 批量最小二乘策略迭代算法
9．1 批量强化学习算法
9．2 批量最小二乘策略迭代算法
9．3 算法分析
9．3．1 收敛性分析
9．3．2 复杂度分析
9．4 仿真实验
9．4．1 实验描述
9．4．2 实验设置
9．4．3 实验分析
9．5 本章小结
参考文献

第10章 自动批量最小二乘策略迭代算法
10．1 定点步长参数评估方法
10．2 自动批量最小二乘策略迭代算法
10．3 仿真实验
10．3．1 实验描述
10．3．2 实验分析
10．4 本章小结
参考文献

第11章 连续动作空间的批量最小二乘策略迭代算法
11．1 二值动作搜索
11．2 快速特征选择
11．3 连续动作空间的快速特征选择批量最小二乘策略迭代算法
11．4 仿真实验
11．4．1 实验描述
11．4．2 实验设置
11．4．3 实验分析
11．5 本章小结
参考文献

第12章 一种基于双层模糊推理的Sarsa（λ）算法
12．1 Q-值函数的计算和FIS的参数更新
12．2 DFR-Sarsa（λ）算法
12．2．1 DFR-Sarsa（λ）算法的学习过程
12．2．2 算法收敛性分析
12．3 仿真实验
12．3．1 MountainCar
12．3．2 平衡杆
12．4 本章小结
参考文献

第13章 一种基于区间型二型模糊推理的Sarsa（λ）算法
13．1 近似Q-值函数的计算和参数的更新
13．2 IT2FI-Sarsa（λ）算法的学习过程
13．3 算法收敛性分析
13．4 仿真实验
13．4．1 实验设置
13．4．2 实验分析
13．5 本章小结
参考文献
……
第14章 一种带有自适应基函数的模糊值迭代算法
第15章 基于状态空间分解和智能调度的并行强化学习
第16章 基于资格迹的并行时间信度分配强化学习算法
第17章 基于并行采样和学习经验复用的E3算法
第18章 基于线性函数逼近的离策略Q（λ）算法
第19章 基于二阶TDError的Q（λ）算法
第20章 基于值函数迁移的快速Q-Learning算法
第21章 离策略带参贝叶斯强化学习算法

前言/序言

《巨变时代：信息洪流中的决策与生存》 简介： 我们正身处一个前所未有的信息洪流时代。从社交媒体上的海量更新，到新闻聚合器的瞬息万变，再到传感器网络持续不断的数据涌入，信息的爆炸式增长以惊人的速度重塑着我们的世界，并深刻影响着我们个体乃至整个社会的决策模式和生存方式。然而，在这股汹涌澎湃的信息浪潮面前，我们并非只能被动地随波逐流。《巨变时代：信息洪流中的决策与生存》并非一本探讨技术如何改变世界的泛泛之谈，它深入剖析了在这个高度互联、信息爆炸的时代，我们如何理解、驾驭并最终利用海量信息来做出更明智的决策，并在日益复杂和动态的环境中找到立足之地。 本书的关注点并非停留在信息本身的数量，而是聚焦于信息在决策过程中的作用，以及个体和系统在面对不确定性和海量数据时所展现出的适应与演化能力。我们将深入探讨，当传统的信息获取、处理和分析方式已难以应对现实的复杂性时，何种新型的思维模式和方法论能够帮助我们驾驭这场信息革命。 第一部分：信息洪流的本质与挑战 我们将首先界定“信息洪流”的具体含义，并解析其产生的根本原因。这包括但不限于： 技术驱动的指数级增长： 互联网、移动设备、物联网、社交媒体等技术如何以前所未有的速度生成和传播信息。 信息过载与注意力稀释： 信息量的激增导致个体注意力的极度分散，如何从海量信息中识别关键信息，避免被噪音淹没。 信息的不确定性与噪声： 海量信息中充斥着错误、偏见、虚假信息，甚至恶意信息，如何辨别真伪，提取可靠信号。 动态与实时性： 信息不再是静态的，而是不断变化、实时更新的，决策需要适应这种动态性，并快速响应。 关联性与涌现性： 单一信息往往意义有限，真正有价值的洞察往往隐藏在信息之间的复杂关联和涌现出的新模式中。 认知负荷的加剧： 海量信息和快速变化带来了巨大的认知负荷，可能导致决策疲劳、判断失误。 第二部分：驾驭信息洪流的决策框架 本书将提出一套创新的决策框架，以应对信息洪流带来的挑战： 信息过滤与精炼： 探索高效的信息筛选机制，从海量信息中识别与当前目标相关的、高质量的信息。这包括但不限于： 主动式信息搜集策略： 如何设计和执行有效的搜索策略，主动获取有价值的信息，而非被动接收。 基于情境的过滤： 根据当前的决策目标和需求，动态调整信息的过滤标准。 利用工具与技术辅助： 介绍可以帮助我们自动过滤、分类和总结信息的智能工具和技术（不深入技术细节，聚焦应用逻辑）。 不确定性下的决策模型： 在信息不完全、不确定甚至相互矛盾的情况下，如何做出最优决策。我们将探讨： 贝叶斯思维与信念更新： 如何根据新获得的信息，不断修正我们对世界的认知和判断。 概率与风险评估： 如何量化不确定性，并基于风险评估做出稳健的决策。 情景分析与假设检验： 预设多种可能的情景，并积极验证与当前信息相符的假设。 适应性与演化式决策： 决策不再是一次性的静态过程，而是一个持续学习和迭代的过程。 反馈回路的设计： 如何建立有效的反馈机制，从决策结果中学习，并不断优化未来的决策。 试错与迭代： 在不确定环境中，适度的试错和快速迭代是获取知识和优化策略的关键。 强化学习的决策哲学（概念层面）： 借鉴“试错-奖励-改进”的思想，但并非深入算法，而是强调决策过程中的学习与优化理念。 信息整合与模式识别： 如何将分散、异构的信息整合成有意义的整体，并从中发现隐藏的模式和趋势。 叙事构建： 如何将零散的信息碎片整合成一个连贯的叙事，从而更好地理解复杂系统。 关联性分析： 识别信息之间的相互作用和潜在联系，揭示深层规律。 异常检测与信号提取： 在海量数据中识别出非同寻常的信号，它们可能预示着重要的变化或机会。 第三部分：个体与系统在信息洪流中的生存策略 本书将进一步拓展到个体和系统层面的生存策略： 个人认知能力的提升： 批判性思维的训练： 如何培养独立思考、质疑信息、辨别逻辑谬误的能力。 信息素养的养成： 掌握获取、评估、利用信息的基本技能。 情商与同理心的重要性： 在信息纷繁复杂的世界中，理解他人，建立有效沟通，合作共赢。 组织与社会的适应性： 建立敏捷的组织结构： 如何构建能够快速响应信息变化，灵活调整策略的组织。 促进信息共享与协作： 打破信息孤岛，鼓励跨部门、跨组织的知识流动。 应对“回声室效应”与“信息茧房”： 如何鼓励多元视角，避免信息获取的狭隘化。 构建韧性的系统： 提升系统在面对外部冲击和信息干扰时的稳定性和恢复能力。 伦理与责任的考量： 信息偏见与公平性： 认识到算法和信息传播可能带来的偏见，并努力构建更公平的信息环境。 隐私与数据安全： 在信息爆炸的时代，如何平衡信息利用与个人隐私的保护。 信息责任的担当： 作为信息的传播者和接收者，应承担的社会责任。 《巨变时代：信息洪流中的决策与生存》 旨在为读者提供一套超越具体技术工具的思维框架和实践指南。它不是关于如何掌握某个复杂的算法，而是关于如何在信息爆炸的时代，成为一个更理性、更具适应性、更能够做出明智决策的个体，并为构建一个更健康、更可持续的信息化社会贡献力量。本书将带领读者穿越迷雾，在信息洪流中找到方向，做出更好的选择，并最终在巨变时代中茁壮成长。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 阅读《大规模强化学习》的体验，可以用“启发与拓展”来概括。这本书不仅仅是关于如何使用强化学习，更是关于如何“思考”强化学习。作者在分析问题时，常常会从多个维度进行审视，并提出一些颠覆性的观点。例如，在讨论如何处理多智能体系统时，书中不仅介绍了标准的协调和博弈论方法，还深入探讨了如何利用深度学习来模拟更复杂的社会行为和学习过程，这让我看到了强化学习在更宏大的系统层面的应用潜力。书中还对强化学习的“可解释性”和“泛化能力”等关键问题进行了深入的探讨，这对于我们在实际应用中构建可信赖的AI系统至关重要。我特别喜欢书中关于“强化学习与人类认知”的类比和探讨，这种跨学科的视角，让我意识到强化学习不仅仅是计算机科学的一个分支，它与人类学习、决策的本质有着深刻的联系。这本书拓展了我对人工智能的认知边界，也让我更加坚信强化学习将会在未来的科技发展中扮演越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 《大规模强化学习》给我最深刻的感受是其“落地性”。虽然书名听起来很学术，但其内容却非常注重实际操作和工程化。作者在讲解每一个算法和技术时，都辅以大量的案例分析和实际部署的考量。比如，在讨论模型压缩和推理加速时，不仅仅是理论上的讨论，还给出了具体的实现建议和优化技巧，这对于希望将强化学习模型部署到资源受限设备上的读者来说，简直是福音。书中关于如何设计奖励函数、如何处理探索与利用的权衡、以及如何进行有效的超参数调优等实战技巧，都是作者多年经验的凝练，读来受益匪浅。我印象特别深刻的是关于“安全强化学习”的章节，在很多实际应用中，安全性和可靠性是首要考量，而这本书恰恰详细地阐述了如何在强化学习系统中融入安全约束，避免灾难性后果。这种兼顾理论深度与实践可操作性的写作风格，使得本书既适合有一定基础的研究者，也适合希望将强化学习技术应用于实际业务的工程师。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在你前进的道路上为你指点迷津。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 《大规模强化学习》这本书给我的感觉是“挑战与突破”。它并非一本让你轻松阅读的书籍，而是需要你付出相当的努力去理解和消化。书中涉及的数学概念和算法推导相当严谨，但正是这种严谨性，让我能够深入理解强化学习的内在机制。我尤其欣赏作者在解释那些看起来非常抽象的数学原理时，会尝试用更直观的比喻和图示来辅助理解，这对于我这样非数学专业背景的读者来说，极大地降低了学习门槛。书中关于“探索策略”的讨论，让我对如何在一个巨大的未知环境中有效地学习有了全新的认识，比如元学习（Meta-learning）和好奇心驱动的探索机制，这些方法在传统强化学习中是很难想象的。它不回避技术难题，而是直面它们，并提出创新的解决方案。读完这本书，我感觉自己对强化学习的理解上升到了一个新的高度，也更加清楚了当前研究的一些瓶颈和未来的发展方向。它鼓励读者去思考，去挑战现状，去探索新的可能性。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 从一个初涉强化学习领域读者的角度来看，《大规模强化学习》这本书的“体系性”让我印象深刻。它并非零散地介绍各种算法，而是构建了一个清晰的知识体系框架。从基础的马尔可夫决策过程（MDP）出发，逐步深入到深度强化学习的核心技术，再到如何应对大规模场景带来的挑战，整个逻辑链条非常完整。作者在介绍每一部分时，都会清晰地指出其在整个体系中的位置，以及与其他部分的联系。这对于我这样想要构建扎实理论基础的学习者来说，非常重要。书中对各种算法的演进过程进行了细致的梳理，从Q-learning到DQN，再到Actor-Critic方法以及更复杂的PPO、SAC等，都进行了深入浅出的讲解，并且清晰地阐述了它们各自的优缺点以及适用的场景。这种循序渐进的讲解方式，让我在学习过程中不会感到迷茫，能够逐步理解强化学习的复杂概念。此外，书中还穿插了一些关于强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域的应用案例，这让我能够更直观地感受到强化学习的强大潜力，并激发了我进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 读完《大规模强化学习》，我脑海中涌现出的第一个词就是“前沿”。这本书并非那种陈述基础概念的入门读物，而是直接将读者拉入了当前强化学习研究的最前沿阵地。它深入探讨了如何在海量数据、庞大状态空间和复杂决策环境下实现高效、可扩展的强化学习算法。书中对于分布式训练、并行计算、以及如何处理高维度的观测和动作空间的论述，给了我极大的启发。我尤其欣赏作者在介绍算法时，不仅仅是给出公式，而是花了大量篇幅去解释这些算法背后的思想、权衡和实际应用中的挑战。例如，在讲解如何克服“维数灾难”时，作者不仅罗列了多种降维技术，还结合了深度学习的强大表示能力，阐述了如何构建更有效的特征提取器，从而使得强化学习在更复杂的环境中也能游刃有余。书中还涉及到了一些非常新的研究方向，比如联邦强化学习和因果强化学习，虽然这些部分可能更具探索性，但无疑为读者打开了新的视野，让我意识到强化学习的未来可能走向何方。对于有志于从事强化学习理论研究或将其应用于大规模工业场景的开发者而言，这本书无疑是一本不可多得的宝藏，它提供的不仅仅是知识，更是一种解决复杂问题的思路和方法论。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，送货及时，搞活动时买的，太值了

评分☆☆☆☆☆

内容主要是作者的研究成果，很书名吻合度一般。

评分☆☆☆☆☆

还行

评分☆☆☆☆☆

内容主要是作者的研究成果，很书名吻合度一般。

评分☆☆☆☆☆

得益于阿法狗的强悍，现在凡是涉及到机器学习的书都很火爆。

评分☆☆☆☆☆

感觉还可以吧，感觉还可以吧

评分☆☆☆☆☆

已经买了好多，一直都支持京东。好！

评分☆☆☆☆☆

写的东西不是很清楚

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好