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彭伟 ? 著

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店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 中国水利水电

ISBN：9787517062387

商品编码：28043249868

书名：揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书

ISBN：9787517062387

定价：89.8

作者：彭伟  编著

CIP分类：TP181

中图分类：机器学习-研究

印张：23.25

页数：372

用纸：65全木浆

字数：357千字

出版日期：2018.5.1

开本：16开170*230

销售分类：书籍/杂志/报纸 >> 计算机/网络 >> 计算机控制仿真与人工智能

广告语：

      AI人工智能和机器学习类图书 深度强化学习算法入门图书 AlphaGo核心算法揭秘 一本用C语言描述机器学习、深度学习的著作 1000行代码 代码源文件下载160多张学习示意图 120多个公式 7年开发经验 

      深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL算法潜力无限，AlphaGo是目前该算法成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划（DP）的算法以及基于策略优化的算法，本书的目的就是要把这两种主要的算法（及设计技巧）讲解清楚，使算法研究人员能够熟练地掌握。

      《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》共10章，首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始，引起对人工智能发展和现状的介绍，进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习（重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法）和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。引例、基础知识和实例相结合，方便读者理解和学习。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》内容丰富，讲解全面、语言描述通俗易懂，是深度强化学习算法入门的佳选择。本书适合计算机本科相关学生、人工智能领域的研究人员以及所有对机器学习和人工智能算法感兴趣的人员。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》是一本详细介绍深度强化学习算法的入门类图书，涉及深度学习和强化学习的相关内容，是人工智能前沿的研究方向。非常适合想在下一代技术领域立足的人工智能和机器学习算法从业者学习和参考。

      机器学习的一个分支是神经网络；神经网络模拟人的大脑，形成神经网络模型，它可以包括很多层次，一般来讲层次越深学习效果越好，很多层的神经网络就是深度学习。

      在传统的机器学习中，主要分为非监督学习（unsupervised learning）、监督学习（supervised leaning）和强化学习。强化学习是对决策的学习，简单来讲，强化学习就是用奖励机制，自己调节参数，让算法越来越聪明。

      深度强化学习，研究的是如何通过深度学习的方法来解决强化学习的问题。也就是深度学习和强化学习的结合。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》一书囊括了强化学习基础知识、马尔科夫决策过程、无模型强化学习、模仿学习、深度学习基础知识、神经网络基本组成、反向传播算法、功能神经网络层、循环神经网络、卷积神经网络（CNN）的基础和结构、循环神经网络（RNN）、深度强化学习基础、蒙特卡洛搜索树、策略梯度算法、深度强化学习算法框架、深度Q学习、双Q学习、异步优越性策略子-评价算法、深度强化学习应用实例等。

      深度强化学习算法可应用于量化投资、游戏智能、机器人决策、自动驾驶、无人机等。

目录：

第1章  深度强化学习概览

1.1  什么是深度强化学习？

1.1.1 俯瞰强化学习

1.1.2 来一杯深度学习

1.1.3  Hello，深度强化学习

1.2 深度强化学习的学习策略

1.3 本书的内容概要

参考文献

第2章  强化学习基础

2.1  真相--经典的隐马尔科夫模型（HMM）

2.1.1  HMM引例

2.1.2  模型理解与推导

2.1.3  隐马尔科夫应用举例

2.2  逢考必过—马尔科夫决策过程（MDP）

2.2.1  MDP生活化引例

2.2.2  MDP模型

2.2.3  MDP模型引例

2.2.4  模型理解

2.2.5  探索与利用

2.2.6  值函数和动作值函数

2.2.7  基于动态规划的强化问题求解

2.3  糟糕，考试不给题库—无模型强化学习

2.3.1 蒙特卡洛算法

2.3.2  时序差分算法

2.3.3  异步强化学习算法

2.4  学霸来了--强化学习之模仿学习

2.4.1 模仿学习（Imitation Learning）

2.4.2 逆强化学习

本章总结

参考

第3章  深度学习基础

3.1深度学习简史

3.1.1  神经网络发展史

3.1.2  深度学习的分类

3.1.3  深度学习的应用

3.1.4  深度学习存在的问题

3.2深度学习基础概念

3.2.1  深度学习总体感知

3.2.2  神经网络的基本组成

3.2.3 深度学习训练

3.2.4  梯度下降法

3.2.5  反向传播算法（BP）

3.3数据预处理

3.3.1  主成分分析（PCA）

3.3.2  独立成分分析（ICA）

3.3.3  数据白化处理

3.4  深度学习硬件基础

3.4.1  深度学习硬件基础

3.4.2  GPU简介

3.4.3  CUDA编程

本章总结

参考

第4章  功能神经网络层

4.1  激活函数单元

4.2  池化层Pooling layer

4.3 参数开关Dropout

4.4  批量归一化层（Batch normalization layer）

4.5 全连接层

4.6 卷积神经网络

4.7 全卷积神经网络

4.8 循环（递归）神经网络（RNN）

4.9 深度学习的

本章总结

参考

第5章  卷积神经网络（CNN）

5.1卷积神经网络 CNN基础

5.1.1  卷积神经网络的历史

5.1.2  卷积神经网络的核心

5.2  卷积神经网络 CNN结构

5.2.1  深度卷积神经网络CNN

5.2.2 深度卷积神经网络CNN可视化

5.3  经典卷积神经网络架构分析

5.3.1  的开始--LeNet

5.3.2 王者回归--AlexNet

5.3.3 起飞的时候--VGG

5.3.4 致敬经典GoogLeNet

5.3.5  没有深只有更深--ResNet

5.4  对抗网络

5.4.1  对抗网络（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的应用实例

本章总结

参考

第6章  循环神经网络（RNN）

6.1 RNN概览

6.2 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题

6.3 LSTM的变体

本章总结

参考

第7章：如何写自己的CNN—C语言实现深度学习

7.1  如何写自己的CMake文件

7.2  如何写自己神经网络

7.2.1 激活函数

7.2.2  池化函数

7.2.3  全连接层

7.3 卷积神经网络

7.3.1  CNN网络的构建

7.3.2 CNN前向传播

7.3.3  CNN的反向传播

7.4 文件解析

本章总结

第8章  深度强化学习

8.1  初识深度强化学习

8.1.1  深度强化学习概览

8.1.2  记忆回放（Memory-Replay）机制

8.1.3  蒙特卡罗搜索树

8.2  深度强化学习（DRL）中的值函数算法

8.2.1  DRL中值函数的作用

8.2.2  DRL中值函数理论推导

8.3  深度强化学习中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1  策略梯度的作用和优势

8.3.2  策略梯度的理论推导

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4  策略梯度的优化算法

8.3.5 策略子－评判算法（Actor-Critic）

8.4  深度强化学习网络结构

参考

第9章 深度强化学习算法框架

9.1  深度Q学习

9.2 双Q学习

9.3 异步深度强化学习

9.4 异步优越性策略子-评价算法

9.5 DDPG算法：

9.6 值迭代网络

本章总结

参考

第10章  深度强化学习应用实例

10.1  Flappy Bird应用

10.2  Play Pong应用

10.3 深度地形-自适应应用（Deep Terrain-adaptive应用）

10.4  AlphaGo254

10.4.1  独立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章总结

参考

附录： 常用的深度学习框架

F.1.谷歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow简介

F.1.2  TensorFlow基础

F.2 轻量级MXNet

F.2.1  MXnet介绍

F.2.2  MXnet基础

F.3 来至UCLA的Caffe

F.3.1 Caffe简介

F3.2  Caffe基础

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano简介

F.4.2 Theano基础

F.5 30s 入门的Keras

参考

《算法揭秘：从思维到实现》 一、 本书缘起与核心价值 在信息爆炸的时代，算法已如血液般渗透到现代社会的每一个角落，驱动着从搜索引擎、社交媒体到自动驾驶、金融交易等无数创新。然而，许多人对算法的理解停留在“黑箱”层面，仅能调用现成的库，却难以深入探究其内在逻辑与实现细节，更遑论根据实际需求进行优化与创新。 《算法揭秘：从思维到实现》正是为了填补这一认知鸿沟而诞生。本书的目标绝非提供一套速成秘籍，而是致力于为读者构建一个清晰、深刻、可实践的算法知识体系。我们坚信，真正掌握算法的关键在于理解其背后的“为什么”和“如何做”，而非仅仅记忆“是什么”。本书将引导读者从最基础的数学原理出发，逐步揭示各类经典与前沿算法的设计思想，并通过严谨的数学推导和直观的逻辑解释，让复杂的算法概念变得触手可及。 本书的核心价值在于其“思维导向”与“实践落地”的有机结合。我们不仅会讲解算法的理论框架，更会深入剖析其解决问题的思路、权衡的优劣以及在不同场景下的适用性。更重要的是，本书将以一种高度工程化的视角，讲解如何将算法思维转化为可执行的代码，并提供跨语言的实现思路，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的强大工具。本书将帮助读者建立一套独立思考和解决算法问题的能力，摆脱对现有工具的依赖，成为一名真正懂算法、用算法的实践者。 二、 理论深度与广度：构建坚实的算法基石 本书的理论部分将力求严谨与全面，为读者打下坚实的算法基础。 数学语言的严谨性： 算法的根基在于数学。本书将从必要的数学概念（如集合论、逻辑、概率论、线性代数、微积分等）出发，但不会陷入枯燥的理论证明。我们将聚焦于与算法设计紧密相关的数学知识，并以清晰易懂的方式进行讲解。例如，在讲解排序算法时，我们会引入比较与置换的概念；在介绍图算法时，我们会明确图的表示方法和基本操作；在涉及优化问题时，我们会解释梯度下降、牛顿法等迭代思想的数学基础。 经典算法的深度剖析： 本书将覆盖一系列被誉为“算法基石”的经典算法。我们不会止步于给出算法的伪代码，而是深入分析其设计思路、时间与空间复杂度、稳定性、适用场景等。 搜索算法： 从朴素的线性搜索，到二分查找的效率飞跃；从广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在图和树遍历中的应用，到A搜索在路径规划中的智能体现。 排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序的直观易懂，归并排序和快速排序的“分治”思想，堆排序的效率与数据结构结合，以及计数排序、基数排序等非比较排序算法的特定场景优势。 图算法： 经典的 Dijkstra 算法求解单源最短路径， Bellman-Ford 算法处理负权边， Floyd-Warshall 算法求解所有顶点对的最短路径； Prim 算法和 Kruskal 算法构建最小生成树；以及深度优先搜索和广度优先搜索在连通性、拓扑排序等方面的应用。 动态规划： 讲解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念，并以斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题为例，展示如何将递归思路转化为迭代求解，以及如何构建状态转移方程。 贪心算法： 探讨“局部最优解是否能导向全局最优解”的判断标准，并通过活动选择问题、霍夫曼编码等案例，理解贪心策略的适用性。 数据结构的深度理解： 算法与数据结构是相辅相成的。本书将穿插讲解各类基础与高级数据结构的原理、实现与应用，包括但不限于： 线性结构： 数组、链表（单向、双向、循环）、栈、队列。 树形结构： 二叉树（二叉搜索树 BST）、平衡二叉树（AVL、红黑树）、 B 树、堆（最大堆、最小堆）。 图结构： 邻接矩阵、邻接表表示法。 哈希表： 散列函数、冲突解决机制。 高级数据结构： 并查集、 Trie 树。 三、 工程实践与代码实现：将理论转化为能力 理论学习的最终目的是应用。本书将强调算法的工程实现，帮助读者建立从概念到代码的桥梁。 思维的编程化： 在讲解每一种算法时，我们不仅会阐述其逻辑，还会探讨将其转化为计算机指令的策略。这包括如何选择合适的数据结构来表示问题，如何设计迭代或递归的函数，以及如何处理边界条件和错误情况。 伪代码到真代码的转换： 我们将提供清晰的伪代码，并详细解释每一步操作的含义。在此基础上，我们会引导读者思考如何使用具体的编程语言（如 Python、C++）来实现这些伪代码。虽然本书不局限于某一种特定语言，但我们会通过示例代码来演示关键的实现技巧和数据结构的使用。 跨语言的思维借鉴： 无论读者熟悉的编程语言是何种，本书都将提供通用的算法实现思路。例如，在讲解动态规划时，我们会强调状态的定义和转移方式，这在 C++ 中可以用数组或指针实现，在 Python 中可以用列表或字典实现，核心思想是相通的。 复杂度分析的实战意义： 我们将反复强调时间复杂度和空间复杂度分析的重要性，并引导读者在编写代码时，就预估算法的性能。这不仅能帮助读者写出更优的算法，也能在遇到性能瓶颈时，快速定位问题所在。 调试与优化的技巧： 实际编程中，代码往往需要调试。本书将分享一些常用的调试方法，以及如何根据复杂度分析的结果，对低效的算法进行优化。例如，当发现一个 O(n^2) 的算法在处理大数据集时性能不佳，我们会引导读者思考是否存在 O(n log n) 或 O(n) 的替代方案。 工程化思维的培养： 我们会鼓励读者思考算法在实际工程中的部署问题，例如如何处理大规模数据，如何设计可扩展的算法模块，以及如何进行单元测试和集成测试。 四、 创新思维与前沿视野：赋能未来发展 在打牢基础的同时，本书也将适时引入一些具有启发性的内容，激发读者的创新潜能。 算法的演进与发展： 我们会简要介绍算法领域的发展历程，以及新的算法思想是如何在解决现有问题的过程中产生的。这有助于读者理解算法并非一成不变，而是不断演进和完善的。 算法的通用设计模式： 除了具体的算法，我们还会提炼出一些通用的算法设计模式，例如分治、回溯、分支限界等。理解这些模式，读者就能够触类旁通，举一反三，应用于解决新的问题。 对新兴领域的启发： 虽然本书不深入探讨特定领域（如深度强化学习），但书中讲解的许多基础算法思想，如搜索、优化、概率建模等，都是现代人工智能、机器学习等领域的重要组成部分。例如，对图搜索的理解，有助于理解推荐系统的路径构建；对优化算法的掌握，是理解模型训练的核心。本书将为读者搭建理解这些前沿领域的基础桥梁，让他们在接触更复杂的算法时，能够抓住其本质。 开放性与探索精神： 本书将鼓励读者保持开放的心态，勇于探索未知的算法领域。我们提供的不仅仅是知识，更是一种学习和解决问题的路径。 五、 目标读者与阅读建议 本书适合以下人群： 计算机科学与技术专业的学生： 为系统学习算法课程提供扎实的理论基础和实践指导。 有一定编程基础，希望深入理解算法的开发者： 摆脱“只会调包”的困境，提升代码实现能力和解决复杂问题的能力。 对算法原理感兴趣的初学者： 通过由浅入深的讲解，建立对算法的全面认知。 希望为深入学习人工智能、机器学习等领域打好基础的学习者： 掌握算法是理解这些领域的基础。 阅读建议： 循序渐进： 按照章节顺序阅读，确保对基础概念的理解。 动手实践： 尝试自己动手编写代码实现算法，是检验理解程度的最佳方式。 勤于思考： 不要满足于死记硬背，主动思考算法的设计思路和优劣。 联系实际： 尝试将学到的算法应用到解决你遇到的实际问题中。 结语 《算法揭秘：从思维到实现》是一次对算法世界的深度探索。我们相信，通过本书的引导，读者将不再畏惧复杂的算法，而是能够以一种清晰、系统、充满自信的态度去面对它们，并最终将算法的力量转化为自己解决问题的利器，在技术发展的浪潮中，乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

说实话，看到《揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍》这本书的名字，我第一反应是它会不会过于学术化，以至于普通读者难以消化。我一直对AI和机器学习的快速发展感到兴奋，但同时也为它的复杂性而感到一丝畏惧。《揭秘深度强化学习》这个副标题让我觉得这本书可能真的是在“揭秘”，试图拨开重重迷雾，将那些高深的理论变得易于理解。我个人对“C语言描述”这一点尤为感兴趣，因为我总觉得，只有真正理解了算法的底层实现，才能算得上是掌握了它。我希望这本书能像一个经验丰富的导师，用生动形象的比喻，配合清晰的C语言代码，来讲解深度强化学习的各个方面。我期待它能从最基础的强化学习概念讲起，比如智能体、环境、奖励等，然后逐步介绍像DQN、A3C、PPO这样的经典算法，并且在讲解过程中，能够展示这些算法在C语言中的具体实现。我尤其希望看到那些算法中的关键组成部分，比如经验回放（Experience Replay）、目标网络（Target Network）、Actor-Critic结构等，是如何通过C语言代码来实现的。如果书中还能提供一些关于算法的调优建议，以及在不同场景下的应用考量，那将是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本《揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍》的封面设计简洁大气，封面上“深度强化学习”和“AI人工智能”这些字眼直击人心，勾起了我对这个前沿领域的强烈好奇。我一直对人工智能和机器学习充满兴趣，但总觉得理论知识过于抽象，难以落地。这本书名中强调了“C语言描述”，这一点对我来说至关重要。作为一名有一定C语言基础的开发者，我渴望能将那些高深的算法以更具象、更可操作的方式理解，而不是仅仅停留在数学公式和概念层面。我希望这本书能够提供清晰的代码示例，一步一步地引导读者从零开始实现各种深度强化学习的核心算法，例如Q-learning、DQN、Policy Gradients等等。我想看到具体的C语言代码片段，并且希望这些代码能够解释得非常透彻，包括每一行代码的作用，以及它们如何共同构建起一个完整的算法框架。更重要的是，我期待这本书能讲解如何在实际问题中应用这些算法，比如在游戏AI、机器人控制等领域。如果书中能够提供一些案例分析，展示如何将理论转化为实际应用，那将是极大的加分项。我希望这本书能成为我踏入深度强化学习领域的坚实桥梁，让我不再对那些复杂的概念望而却步，而是能真正地“动手”去实践。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对AI和机器学习充满热情，但技术基础相对薄弱的学习者，《揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍》这个书名吸引了我。我一直希望能够找到一本既有理论深度，又能有实践指导的书，能够让我从“为什么”和“是什么”上升到“怎么做”。“C语言描述”这一点非常打动我，因为我希望能够理解算法背后的逻辑，而不是仅仅停留在高层API的封装之上。我希望这本书能够用非常清晰、循序渐进的方式，讲解深度强化学习的核心概念和经典算法。我期待它能够从基础的强化学习理论讲起，然后逐渐深入到如何利用深度学习模型来解决强化学习问题。我特别希望书中能够提供用C语言编写的算法实现代码，并且这些代码是可运行的，能够帮助我理解算法的每一个细节。例如，在讲解DQN算法时，我希望看到如何构建和训练神经网络，如何实现经验回放机制，如何更新目标网络等。我希望书中能够用一种“从零开始”的方式来介绍，即便读者没有太多深度学习的背景，也能通过这本书逐步建立起理解。

评分☆☆☆☆☆

我最近在探索人工智能领域的各种可能性，深度强化学习无疑是其中最引人注目的方向之一。《揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍》这个书名，让我对其内容充满了期待。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，让我能够从基础理论逐步深入到复杂的算法实现。我尤其看重“C语言描述”这一点，因为我希望能够通过代码来真正理解算法的运作机制，而不是仅仅停留在概念层面。我期待这本书能够详细讲解深度强化学习中的核心算法，比如Q-learning、SARSA、DQN、Policy Gradient等，并且在讲解过程中，能够提供清晰、可读性强的C语言代码示例。我希望这些代码能够直观地展示算法的每一步操作，例如状态的表示、动作的选择、奖励的计算、模型的更新等等。如果书中能够结合一些实际的案例，比如如何用深度强化学习来训练一个简单的游戏AI，或者控制一个模拟机器人，那将是极大的帮助。我希望这本书能够成为我深入理解深度强化学习的入门宝典，让我能够构建起自己的理解框架，并为未来的进一步研究和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一本能够深入浅出讲解深度强化学习的书籍，偶然看到了《揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍》这个标题。虽然我不是C语言的专业人士，但我对机器学习和AI的兴趣日益浓厚，并且希望能够通过一种更加底层的视角来理解这些技术。我倾向于阅读那些能够提供算法底层实现逻辑的书籍，而不是仅仅停留在API调用层面。这本书名中“C语言描述”的表述，让我觉得它可能提供了这种深入挖掘的机会，能够帮助我理解算法在计算机层面是如何运作的。我希望这本书能够像一本详细的“菜谱”，不仅告诉我“做什么”，更要告诉我“怎么做”，以及“为什么这么做”。我期待它能够详细解释各种深度强化学习算法的数学原理，但更重要的是，它能用C语言的代码将这些原理具象化，让我能够通过阅读代码来加深理解。理想情况下，这本书会包含一些基础的强化学习概念，比如马尔可夫决策过程（MDP）、值函数、策略函数等，然后逐步过渡到深度学习与强化学习的结合，例如如何构建神经网络来近似值函数或策略。我希望它能提供一些可以运行的示例代码，并且对代码的每一个细节都进行清晰的解释，甚至可以包含一些调试技巧或者常见问题的解决方法。