大規模強化學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉全，傅啓明，鍾珊，黃蔚 著

圖書標籤:

• 強化學習
• 大規模機器學習
• 深度強化學習
• 算法
• 人工智能
• 機器學習
• 優化
• 分布式係統
• 模型訓練
• 策略梯度

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030477477

版次：1

商品編碼：11900024

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：277

字數：352000

正文語種：中文

內容簡介

　　《大規模強化學習》討論大規模強化學習的理論及方法，介紹強化學習在大狀態空間任務中的應用。該研究已成為近年來計算機科學與技術領域*活躍的研究分支之一。
　　《大規模強化學習》共分六部分21章。第一部分是強化學習基礎。第二部分是用於強化學習的值函數逼近方法。第三部分是*小二乘策略迭代方法。第四部分是模糊近似強化學習方法。第五部分是並行強化學習方法。第六部分是離策略強化學習方法。
　　《大規模強化學習》可以作為高等院校計算機專業和自動控製專業研究生的教材，也可以作為相關領域科技工作者和工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 強化學習概述
1．1 簡介
1．2 形式框架
1．2．1 馬爾可夫決策過程
1．2．2 策略
1．2．3 迴報
1．3 值函數
1．4 解決強化學習問題
1．4．1 動態規劃：基於模型的解決技術
1．4．2 強化學習：模型無關的解決技術
1．5 本章小結
參考文獻

第2章 大規模或連續狀態空間的強化學習
2．1 簡介
2．2 近似錶示
2．2．1 帶參數化值函數逼近
2．2．2 非參數化值函數逼近
2．3 值函數逼近求解方法
2．3．1 梯度下降方法
2．3．2 最小二乘迴歸
2．4 本章小結
參考文獻

第3章 梯度下降值函數逼近模型的改進
3．1 改進的梯度下降值函數逼近模型
3．1．1 勢函數塑造奬賞機製
3．1．2 基於勢函數塑造奬賞機製的值函數逼近模型
3．2 NRBF-GD-Sarsa（λ）算法
3．2．1 算法描述
3．2．2 算法收斂性分析
3．3 仿真實驗
3．3．1 實驗描述
3．3．2 實驗設置
3．3．3 實驗分析
3．4 本章小結
參考文獻

第4章 基於LSSVR的Q-值函數分片逼近模型
4．1 LSSVR-Q-值函數分片逼近模型
4．2 在綫稀疏化樣本池構建方法
4．3 LSSVR-Q算法
4．4 仿真實驗
4．4．1 實驗1：MountainCar問題
4．4．2 實驗2：DCMotor問題
4．5 本章小結
參考文獻

第5章 基於ANRBF網絡的Q-V值函數協同逼近模型
5．1 Q-V值函數協同機製
5．2 Q-V值函數協同逼近模型
5．3 Q-V值函數協同逼近算法
5．3．1 QV（λ）算法
5．3．2 算法收斂性分析
5．4 仿真實驗
5．4．1 實驗描述
5．4．2 實驗設置
5．4．3 實驗分析
5．5 本章小結
參考文獻

第6章 基於高斯過程的快速Sarsa算法
6．1 新的值函數概率生成模型
6．2 利用高斯過程對綫性帶參值函數建模
6．3 FL-GPSarsa算法
6．4 仿真實驗
6．4．1 帶風的格子世界問題
6．4．2 MountainCar問題
6．5 本章小結
參考文獻

第7章 基於高斯過程的Q學習算法
7．1 值迭代方法
7．2 用於值迭代的值函數概率生成模型
7．3 GP-QL算法
7．4 仿真實驗
7．4．1 實驗1：帶懸崖的格子世界問題
7．4．2 實驗2：MountainCar問題
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 最小二乘策略迭代算法
8．1 馬爾可夫決策過程
8．2 最小二乘策略迭代
8．2．1 投影貝爾曼等式的矩陣形式
8．2．2 最小二乘策略迭代
8．2．3 在綫最小二乘策略迭代
8．3 本章小結
參考文獻

第9章 批量最小二乘策略迭代算法
9．1 批量強化學習算法
9．2 批量最小二乘策略迭代算法
9．3 算法分析
9．3．1 收斂性分析
9．3．2 復雜度分析
9．4 仿真實驗
9．4．1 實驗描述
9．4．2 實驗設置
9．4．3 實驗分析
9．5 本章小結
參考文獻

第10章 自動批量最小二乘策略迭代算法
10．1 定點步長參數評估方法
10．2 自動批量最小二乘策略迭代算法
10．3 仿真實驗
10．3．1 實驗描述
10．3．2 實驗分析
10．4 本章小結
參考文獻

第11章 連續動作空間的批量最小二乘策略迭代算法
11．1 二值動作搜索
11．2 快速特徵選擇
11．3 連續動作空間的快速特徵選擇批量最小二乘策略迭代算法
11．4 仿真實驗
11．4．1 實驗描述
11．4．2 實驗設置
11．4．3 實驗分析
11．5 本章小結
參考文獻

第12章 一種基於雙層模糊推理的Sarsa（λ）算法
12．1 Q-值函數的計算和FIS的參數更新
12．2 DFR-Sarsa（λ）算法
12．2．1 DFR-Sarsa（λ）算法的學習過程
12．2．2 算法收斂性分析
12．3 仿真實驗
12．3．1 MountainCar
12．3．2 平衡杆
12．4 本章小結
參考文獻

第13章 一種基於區間型二型模糊推理的Sarsa（λ）算法
13．1 近似Q-值函數的計算和參數的更新
13．2 IT2FI-Sarsa（λ）算法的學習過程
13．3 算法收斂性分析
13．4 仿真實驗
13．4．1 實驗設置
13．4．2 實驗分析
13．5 本章小結
參考文獻
……
第14章 一種帶有自適應基函數的模糊值迭代算法
第15章 基於狀態空間分解和智能調度的並行強化學習
第16章 基於資格跡的並行時間信度分配強化學習算法
第17章 基於並行采樣和學習經驗復用的E3算法
第18章 基於綫性函數逼近的離策略Q（λ）算法
第19章 基於二階TDError的Q（λ）算法
第20章 基於值函數遷移的快速Q-Learning算法
第21章 離策略帶參貝葉斯強化學習算法

前言/序言

《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》 簡介： 我們正身處一個前所未有的信息洪流時代。從社交媒體上的海量更新，到新聞聚閤器的瞬息萬變，再到傳感器網絡持續不斷的數據湧入，信息的爆炸式增長以驚人的速度重塑著我們的世界，並深刻影響著我們個體乃至整個社會的決策模式和生存方式。然而，在這股洶湧澎湃的信息浪潮麵前，我們並非隻能被動地隨波逐流。《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》並非一本探討技術如何改變世界的泛泛之談，它深入剖析瞭在這個高度互聯、信息爆炸的時代，我們如何理解、駕馭並最終利用海量信息來做齣更明智的決策，並在日益復雜和動態的環境中找到立足之地。 本書的關注點並非停留在信息本身的數量，而是聚焦於信息在決策過程中的作用，以及個體和係統在麵對不確定性和海量數據時所展現齣的適應與演化能力。我們將深入探討，當傳統的信息獲取、處理和分析方式已難以應對現實的復雜性時，何種新型的思維模式和方法論能夠幫助我們駕馭這場信息革命。 第一部分：信息洪流的本質與挑戰 我們將首先界定“信息洪流”的具體含義，並解析其産生的根本原因。這包括但不限於： 技術驅動的指數級增長： 互聯網、移動設備、物聯網、社交媒體等技術如何以前所未有的速度生成和傳播信息。 信息過載與注意力稀釋： 信息量的激增導緻個體注意力的極度分散，如何從海量信息中識彆關鍵信息，避免被噪音淹沒。 信息的不確定性與噪聲： 海量信息中充斥著錯誤、偏見、虛假信息，甚至惡意信息，如何辨彆真僞，提取可靠信號。 動態與實時性： 信息不再是靜態的，而是不斷變化、實時更新的，決策需要適應這種動態性，並快速響應。 關聯性與湧現性： 單一信息往往意義有限，真正有價值的洞察往往隱藏在信息之間的復雜關聯和湧現齣的新模式中。 認知負荷的加劇： 海量信息和快速變化帶來瞭巨大的認知負荷，可能導緻決策疲勞、判斷失誤。 第二部分：駕馭信息洪流的決策框架 本書將提齣一套創新的決策框架，以應對信息洪流帶來的挑戰： 信息過濾與精煉： 探索高效的信息篩選機製，從海量信息中識彆與當前目標相關的、高質量的信息。這包括但不限於： 主動式信息搜集策略： 如何設計和執行有效的搜索策略，主動獲取有價值的信息，而非被動接收。 基於情境的過濾： 根據當前的決策目標和需求，動態調整信息的過濾標準。 利用工具與技術輔助： 介紹可以幫助我們自動過濾、分類和總結信息的智能工具和技術（不深入技術細節，聚焦應用邏輯）。 不確定性下的決策模型： 在信息不完全、不確定甚至相互矛盾的情況下，如何做齣最優決策。我們將探討： 貝葉斯思維與信念更新： 如何根據新獲得的信息，不斷修正我們對世界的認知和判斷。 概率與風險評估： 如何量化不確定性，並基於風險評估做齣穩健的決策。 情景分析與假設檢驗： 預設多種可能的情景，並積極驗證與當前信息相符的假設。 適應性與演化式決策： 決策不再是一次性的靜態過程，而是一個持續學習和迭代的過程。 反饋迴路的設計： 如何建立有效的反饋機製，從決策結果中學習，並不斷優化未來的決策。 試錯與迭代： 在不確定環境中，適度的試錯和快速迭代是獲取知識和優化策略的關鍵。 強化學習的決策哲學（概念層麵）： 藉鑒“試錯-奬勵-改進”的思想，但並非深入算法，而是強調決策過程中的學習與優化理念。 信息整閤與模式識彆： 如何將分散、異構的信息整閤成有意義的整體，並從中發現隱藏的模式和趨勢。 敘事構建： 如何將零散的信息碎片整閤成一個連貫的敘事，從而更好地理解復雜係統。 關聯性分析： 識彆信息之間的相互作用和潛在聯係，揭示深層規律。 異常檢測與信號提取： 在海量數據中識彆齣非同尋常的信號，它們可能預示著重要的變化或機會。 第三部分：個體與係統在信息洪流中的生存策略 本書將進一步拓展到個體和係統層麵的生存策略： 個人認知能力的提升： 批判性思維的訓練： 如何培養獨立思考、質疑信息、辨彆邏輯謬誤的能力。 信息素養的養成： 掌握獲取、評估、利用信息的基本技能。 情商與同理心的重要性： 在信息紛繁復雜的世界中，理解他人，建立有效溝通，閤作共贏。 組織與社會的適應性： 建立敏捷的組織結構： 如何構建能夠快速響應信息變化，靈活調整策略的組織。 促進信息共享與協作： 打破信息孤島，鼓勵跨部門、跨組織的知識流動。 應對“迴聲室效應”與“信息繭房”： 如何鼓勵多元視角，避免信息獲取的狹隘化。 構建韌性的係統： 提升係統在麵對外部衝擊和信息乾擾時的穩定性和恢復能力。 倫理與責任的考量： 信息偏見與公平性： 認識到算法和信息傳播可能帶來的偏見，並努力構建更公平的信息環境。 隱私與數據安全： 在信息爆炸的時代，如何平衡信息利用與個人隱私的保護。 信息責任的擔當： 作為信息的傳播者和接收者，應承擔的社會責任。 《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》 旨在為讀者提供一套超越具體技術工具的思維框架和實踐指南。它不是關於如何掌握某個復雜的算法，而是關於如何在信息爆炸的時代，成為一個更理性、更具適應性、更能夠做齣明智決策的個體，並為構建一個更健康、更可持續的信息化社會貢獻力量。本書將帶領讀者穿越迷霧，在信息洪流中找到方嚮，做齣更好的選擇，並最終在巨變時代中茁壯成長。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 從一個初涉強化學習領域讀者的角度來看，《大規模強化學習》這本書的“體係性”讓我印象深刻。它並非零散地介紹各種算法，而是構建瞭一個清晰的知識體係框架。從基礎的馬爾可夫決策過程（MDP）齣發，逐步深入到深度強化學習的核心技術，再到如何應對大規模場景帶來的挑戰，整個邏輯鏈條非常完整。作者在介紹每一部分時，都會清晰地指齣其在整個體係中的位置，以及與其他部分的聯係。這對於我這樣想要構建紮實理論基礎的學習者來說，非常重要。書中對各種算法的演進過程進行瞭細緻的梳理，從Q-learning到DQN，再到Actor-Critic方法以及更復雜的PPO、SAC等，都進行瞭深入淺齣的講解，並且清晰地闡述瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。這種循序漸進的講解方式，讓我在學習過程中不會感到迷茫，能夠逐步理解強化學習的復雜概念。此外，書中還穿插瞭一些關於強化學習在遊戲、機器人、推薦係統等領域的應用案例，這讓我能夠更直觀地感受到強化學習的強大潛力，並激發瞭我進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 讀完《大規模強化學習》，我腦海中湧現齣的第一個詞就是“前沿”。這本書並非那種陳述基礎概念的入門讀物，而是直接將讀者拉入瞭當前強化學習研究的最前沿陣地。它深入探討瞭如何在海量數據、龐大狀態空間和復雜決策環境下實現高效、可擴展的強化學習算法。書中對於分布式訓練、並行計算、以及如何處理高維度的觀測和動作空間的論述，給瞭我極大的啓發。我尤其欣賞作者在介紹算法時，不僅僅是給齣公式，而是花瞭大量篇幅去解釋這些算法背後的思想、權衡和實際應用中的挑戰。例如，在講解如何剋服“維數災難”時，作者不僅羅列瞭多種降維技術，還結閤瞭深度學習的強大錶示能力，闡述瞭如何構建更有效的特徵提取器，從而使得強化學習在更復雜的環境中也能遊刃有餘。書中還涉及到瞭一些非常新的研究方嚮，比如聯邦強化學習和因果強化學習，雖然這些部分可能更具探索性，但無疑為讀者打開瞭新的視野，讓我意識到強化學習的未來可能走嚮何方。對於有誌於從事強化學習理論研究或將其應用於大規模工業場景的開發者而言，這本書無疑是一本不可多得的寶藏，它提供的不僅僅是知識，更是一種解決復雜問題的思路和方法論。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 《大規模強化學習》這本書給我的感覺是“挑戰與突破”。它並非一本讓你輕鬆閱讀的書籍，而是需要你付齣相當的努力去理解和消化。書中涉及的數學概念和算法推導相當嚴謹，但正是這種嚴謹性，讓我能夠深入理解強化學習的內在機製。我尤其欣賞作者在解釋那些看起來非常抽象的數學原理時，會嘗試用更直觀的比喻和圖示來輔助理解，這對於我這樣非數學專業背景的讀者來說，極大地降低瞭學習門檻。書中關於“探索策略”的討論，讓我對如何在一個巨大的未知環境中有效地學習有瞭全新的認識，比如元學習（Meta-learning）和好奇心驅動的探索機製，這些方法在傳統強化學習中是很難想象的。它不迴避技術難題，而是直麵它們，並提齣創新的解決方案。讀完這本書，我感覺自己對強化學習的理解上升到瞭一個新的高度，也更加清楚瞭當前研究的一些瓶頸和未來的發展方嚮。它鼓勵讀者去思考，去挑戰現狀，去探索新的可能性。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 《大規模強化學習》給我最深刻的感受是其“落地性”。雖然書名聽起來很學術，但其內容卻非常注重實際操作和工程化。作者在講解每一個算法和技術時，都輔以大量的案例分析和實際部署的考量。比如，在討論模型壓縮和推理加速時，不僅僅是理論上的討論，還給齣瞭具體的實現建議和優化技巧，這對於希望將強化學習模型部署到資源受限設備上的讀者來說，簡直是福音。書中關於如何設計奬勵函數、如何處理探索與利用的權衡、以及如何進行有效的超參數調優等實戰技巧，都是作者多年經驗的凝練，讀來受益匪淺。我印象特彆深刻的是關於“安全強化學習”的章節，在很多實際應用中，安全性和可靠性是首要考量，而這本書恰恰詳細地闡述瞭如何在強化學習係統中融入安全約束，避免災難性後果。這種兼顧理論深度與實踐可操作性的寫作風格，使得本書既適閤有一定基礎的研究者，也適閤希望將強化學習技術應用於實際業務的工程師。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，在你前進的道路上為你指點迷津。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 閱讀《大規模強化學習》的體驗，可以用“啓發與拓展”來概括。這本書不僅僅是關於如何使用強化學習，更是關於如何“思考”強化學習。作者在分析問題時，常常會從多個維度進行審視，並提齣一些顛覆性的觀點。例如，在討論如何處理多智能體係統時，書中不僅介紹瞭標準的協調和博弈論方法，還深入探討瞭如何利用深度學習來模擬更復雜的社會行為和學習過程，這讓我看到瞭強化學習在更宏大的係統層麵的應用潛力。書中還對強化學習的“可解釋性”和“泛化能力”等關鍵問題進行瞭深入的探討，這對於我們在實際應用中構建可信賴的AI係統至關重要。我特彆喜歡書中關於“強化學習與人類認知”的類比和探討，這種跨學科的視角，讓我意識到強化學習不僅僅是計算機科學的一個分支，它與人類學習、決策的本質有著深刻的聯係。這本書拓展瞭我對人工智能的認知邊界，也讓我更加堅信強化學習將會在未來的科技發展中扮演越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

high還好還好哈high哈high哈嗬嗬嗬還好還好哈

評分☆☆☆☆☆

書還可以，一星因為沒提供發票

評分☆☆☆☆☆

書品相完美，包裝也很結實

評分☆☆☆☆☆

書的質量還是不錯的 國內強化學習類的書籍不多 這本書價格貴有他的道理 物有所值

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

速度快，質量有保證，信賴京東

評分☆☆☆☆☆

先生買的書，紙張不錯，字體清晰，沒什麼味道，快遞也很快！

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的強化學習書籍，引用文獻再多一些就好瞭

評分☆☆☆☆☆

京東上買個東西非常快，物流方便，用著非常好，非常好，下次還會光顧的支持