揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭偉 ? 著

圖書標籤:

• 深度強化學習
• 強化學習
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• 機器學習
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店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 中國水利水電

ISBN：9787517062387

商品編碼：28043249868

書名：揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書

ISBN：9787517062387

定價：89.8

作者：彭偉  編著

CIP分類：TP181

中圖分類：機器學習-研究

印張：23.25

頁數：372

用紙：65全木漿

字數：357韆字

齣版日期：2018.5.1

開本：16開170*230

銷售分類：書籍/雜誌/報紙 >> 計算機/網絡 >> 計算機控製仿真與人工智能

廣告語：

      AI人工智能和機器學習類圖書 深度強化學習算法入門圖書 AlphaGo核心算法揭秘 一本用C語言描述機器學習、深度學習的著作 1000行代碼 代碼源文件下載160多張學習示意圖 120多個公式 7年開發經驗 

      深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度學習算法和強化學習算法的巧妙結閤，它是一種新興的通用人工智能算法技術，也是機器學習的前沿技術，DRL算法潛力無限，AlphaGo是目前該算法成功的使用案例。DRL算法以馬爾科夫決策過程為基礎，是在深度學習強大的非綫性函數的擬閤能力下構成的一種增強算法。深度強化學習算法主要包括基於動態規劃（DP）的算法以及基於策略優化的算法，本書的目的就是要把這兩種主要的算法（及設計技巧）講解清楚，使算法研究人員能夠熟練地掌握。

      《揭秘深度強化學習人工智能機器學習技術叢書》共10章，首先以AlphaGo在圍棋大戰的偉大事跡開始，引起對人工智能發展和現狀的介紹，進而介紹深度強化學習的基本知識。然後分彆介紹瞭強化學習（重點介紹濛特卡洛算法和時序差分算法）和深度學習的基礎知識、功能神經網絡層、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN），以及深度強化學習的理論基礎和當前主流的算法框架。後介紹瞭深度強化學習在不同領域的幾個應用實例。引例、基礎知識和實例相結閤，方便讀者理解和學習。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》內容豐富，講解全麵、語言描述通俗易懂，是深度強化學習算法入門的佳選擇。本書適閤計算機本科相關學生、人工智能領域的研究人員以及所有對機器學習和人工智能算法感興趣的人員。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》是一本詳細介紹深度強化學習算法的入門類圖書，涉及深度學習和強化學習的相關內容，是人工智能前沿的研究方嚮。非常適閤想在下一代技術領域立足的人工智能和機器學習算法從業者學習和參考。

      機器學習的一個分支是神經網絡；神經網絡模擬人的大腦，形成神經網絡模型，它可以包括很多層次，一般來講層次越深學習效果越好，很多層的神經網絡就是深度學習。

      在傳統的機器學習中，主要分為非監督學習（unsupervised learning）、監督學習（supervised leaning）和強化學習。強化學習是對決策的學習，簡單來講，強化學習就是用奬勵機製，自己調節參數，讓算法越來越聰明。

      深度強化學習，研究的是如何通過深度學習的方法來解決強化學習的問題。也就是深度學習和強化學習的結閤。

      《揭秘深度強化學習 人工智能機器學習技術叢書》一書囊括瞭強化學習基礎知識、馬爾科夫決策過程、無模型強化學習、模仿學習、深度學習基礎知識、神經網絡基本組成、反嚮傳播算法、功能神經網絡層、循環神經網絡、捲積神經網絡（CNN）的基礎和結構、循環神經網絡（RNN）、深度強化學習基礎、濛特卡洛搜索樹、策略梯度算法、深度強化學習算法框架、深度Q學習、雙Q學習、異步優越性策略子-評價算法、深度強化學習應用實例等。

      深度強化學習算法可應用於量化投資、遊戲智能、機器人決策、自動駕駛、無人機等。

目錄：

第1章  深度強化學習概覽

1.1  什麼是深度強化學習？

1.1.1 俯瞰強化學習

1.1.2 來一杯深度學習

1.1.3  Hello，深度強化學習

1.2 深度強化學習的學習策略

1.3 本書的內容概要

參考文獻

第2章  強化學習基礎

2.1  真相--經典的隱馬爾科夫模型（HMM）

2.1.1  HMM引例

2.1.2  模型理解與推導

2.1.3  隱馬爾科夫應用舉例

2.2  逢考必過—馬爾科夫決策過程（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  探索與利用

2.2.6  值函數和動作值函數

2.2.7  基於動態規劃的強化問題求解

2.3  糟糕，考試不給題庫—無模型強化學習

2.3.1 濛特卡洛算法

2.3.2  時序差分算法

2.3.3  異步強化學習算法

2.4  學霸來瞭--強化學習之模仿學習

2.4.1 模仿學習（Imitation Learning）

2.4.2 逆強化學習

本章總結

參考

第3章  深度學習基礎

3.1深度學習簡史

3.1.1  神經網絡發展史

3.1.2  深度學習的分類

3.1.3  深度學習的應用

3.1.4  深度學習存在的問題

3.2深度學習基礎概念

3.2.1  深度學習總體感知

3.2.2  神經網絡的基本組成

3.2.3 深度學習訓練

3.2.4  梯度下降法

3.2.5  反嚮傳播算法（BP）

3.3數據預處理

3.3.1  主成分分析（PCA）

3.3.2  獨立成分分析（ICA）

3.3.3  數據白化處理

3.4  深度學習硬件基礎

3.4.1  深度學習硬件基礎

3.4.2  GPU簡介

3.4.3  CUDA編程

本章總結

參考

第4章  功能神經網絡層

4.1  激活函數單元

4.2  池化層Pooling layer

4.3 參數開關Dropout

4.4  批量歸一化層（Batch normalization layer）

4.5 全連接層

4.6 捲積神經網絡

4.7 全捲積神經網絡

4.8 循環（遞歸）神經網絡（RNN）

4.9 深度學習的

本章總結

參考

第5章  捲積神經網絡（CNN）

5.1捲積神經網絡 CNN基礎

5.1.1  捲積神經網絡的曆史

5.1.2  捲積神經網絡的核心

5.2  捲積神經網絡 CNN結構

5.2.1  深度捲積神經網絡CNN

5.2.2 深度捲積神經網絡CNN可視化

5.3  經典捲積神經網絡架構分析

5.3.1  的開始--LeNet

5.3.2 王者迴歸--AlexNet

5.3.3 起飛的時候--VGG

5.3.4 緻敬經典GoogLeNet

5.3.5  沒有深隻有更深--ResNet

5.4  對抗網絡

5.4.1  對抗網絡（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的應用實例

本章總結

參考

第6章  循環神經網絡（RNN）

6.1 RNN概覽

6.2 長期依賴（Long-Term Dependencies）問題

6.3 LSTM的變體

本章總結

參考

第7章：如何寫自己的CNN—C語言實現深度學習

7.1  如何寫自己的CMake文件

7.2  如何寫自己神經網絡

7.2.1 激活函數

7.2.2  池化函數

7.2.3  全連接層

7.3 捲積神經網絡

7.3.1  CNN網絡的構建

7.3.2 CNN前嚮傳播

7.3.3  CNN的反嚮傳播

7.4 文件解析

本章總結

第8章  深度強化學習

8.1  初識深度強化學習

8.1.1  深度強化學習概覽

8.1.2  記憶迴放（Memory-Replay）機製

8.1.3  濛特卡羅搜索樹

8.2  深度強化學習（DRL）中的值函數算法

8.2.1  DRL中值函數的作用

8.2.2  DRL中值函數理論推導

8.3  深度強化學習中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1  策略梯度的作用和優勢

8.3.2  策略梯度的理論推導

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4  策略梯度的優化算法

8.3.5 策略子－評判算法（Actor-Critic）

8.4  深度強化學習網絡結構

參考

第9章 深度強化學習算法框架

9.1  深度Q學習

9.2 雙Q學習

9.3 異步深度強化學習

9.4 異步優越性策略子-評價算法

9.5 DDPG算法：

9.6 值迭代網絡

本章總結

參考

第10章  深度強化學習應用實例

10.1  Flappy Bird應用

10.2  Play Pong應用

10.3 深度地形-自適應應用（Deep Terrain-adaptive應用）

10.4  AlphaGo254

10.4.1  獨立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章總結

參考

附錄： 常用的深度學習框架

F.1.榖歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow簡介

F.1.2  TensorFlow基礎

F.2 輕量級MXNet

F.2.1  MXnet介紹

F.2.2  MXnet基礎

F.3 來至UCLA的Caffe

F.3.1 Caffe簡介

F3.2  Caffe基礎

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano簡介

F.4.2 Theano基礎

F.5 30s 入門的Keras

參考

《算法揭秘：從思維到實現》 一、 本書緣起與核心價值 在信息爆炸的時代，算法已如血液般滲透到現代社會的每一個角落，驅動著從搜索引擎、社交媒體到自動駕駛、金融交易等無數創新。然而，許多人對算法的理解停留在“黑箱”層麵，僅能調用現成的庫，卻難以深入探究其內在邏輯與實現細節，更遑論根據實際需求進行優化與創新。 《算法揭秘：從思維到實現》正是為瞭填補這一認知鴻溝而誕生。本書的目標絕非提供一套速成秘籍，而是緻力於為讀者構建一個清晰、深刻、可實踐的算法知識體係。我們堅信，真正掌握算法的關鍵在於理解其背後的“為什麼”和“如何做”，而非僅僅記憶“是什麼”。本書將引導讀者從最基礎的數學原理齣發，逐步揭示各類經典與前沿算法的設計思想，並通過嚴謹的數學推導和直觀的邏輯解釋，讓復雜的算法概念變得觸手可及。 本書的核心價值在於其“思維導嚮”與“實踐落地”的有機結閤。我們不僅會講解算法的理論框架，更會深入剖析其解決問題的思路、權衡的優劣以及在不同場景下的適用性。更重要的是，本書將以一種高度工程化的視角，講解如何將算法思維轉化為可執行的代碼，並提供跨語言的實現思路，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的強大工具。本書將幫助讀者建立一套獨立思考和解決算法問題的能力，擺脫對現有工具的依賴，成為一名真正懂算法、用算法的實踐者。 二、 理論深度與廣度：構建堅實的算法基石 本書的理論部分將力求嚴謹與全麵，為讀者打下堅實的算法基礎。 數學語言的嚴謹性： 算法的根基在於數學。本書將從必要的數學概念（如集閤論、邏輯、概率論、綫性代數、微積分等）齣發，但不會陷入枯燥的理論證明。我們將聚焦於與算法設計緊密相關的數學知識，並以清晰易懂的方式進行講解。例如，在講解排序算法時，我們會引入比較與置換的概念；在介紹圖算法時，我們會明確圖的錶示方法和基本操作；在涉及優化問題時，我們會解釋梯度下降、牛頓法等迭代思想的數學基礎。 經典算法的深度剖析： 本書將覆蓋一係列被譽為“算法基石”的經典算法。我們不會止步於給齣算法的僞代碼，而是深入分析其設計思路、時間與空間復雜度、穩定性、適用場景等。 搜索算法： 從樸素的綫性搜索，到二分查找的效率飛躍；從廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）在圖和樹遍曆中的應用，到A搜索在路徑規劃中的智能體現。 排序算法： 冒泡排序、選擇排序、插入排序的直觀易懂，歸並排序和快速排序的“分治”思想，堆排序的效率與數據結構結閤，以及計數排序、基數排序等非比較排序算法的特定場景優勢。 圖算法： 經典的 Dijkstra 算法求解單源最短路徑， Bellman-Ford 算法處理負權邊， Floyd-Warshall 算法求解所有頂點對的最短路徑； Prim 算法和 Kruskal 算法構建最小生成樹；以及深度優先搜索和廣度優先搜索在連通性、拓撲排序等方麵的應用。 動態規劃： 講解“最優子結構”和“重疊子問題”這兩個核心概念，並以斐波那契數列、背包問題、最長公共子序列等經典問題為例，展示如何將遞歸思路轉化為迭代求解，以及如何構建狀態轉移方程。 貪心算法： 探討“局部最優解是否能導嚮全局最優解”的判斷標準，並通過活動選擇問題、霍夫曼編碼等案例，理解貪心策略的適用性。 數據結構的深度理解： 算法與數據結構是相輔相成的。本書將穿插講解各類基礎與高級數據結構的原理、實現與應用，包括但不限於： 綫性結構： 數組、鏈錶（單嚮、雙嚮、循環）、棧、隊列。 樹形結構： 二叉樹（二叉搜索樹 BST）、平衡二叉樹（AVL、紅黑樹）、 B 樹、堆（最大堆、最小堆）。 圖結構： 鄰接矩陣、鄰接錶錶示法。 哈希錶： 散列函數、衝突解決機製。 高級數據結構： 並查集、 Trie 樹。 三、 工程實踐與代碼實現：將理論轉化為能力 理論學習的最終目的是應用。本書將強調算法的工程實現，幫助讀者建立從概念到代碼的橋梁。 思維的編程化： 在講解每一種算法時，我們不僅會闡述其邏輯，還會探討將其轉化為計算機指令的策略。這包括如何選擇閤適的數據結構來錶示問題，如何設計迭代或遞歸的函數，以及如何處理邊界條件和錯誤情況。 僞代碼到真代碼的轉換： 我們將提供清晰的僞代碼，並詳細解釋每一步操作的含義。在此基礎上，我們會引導讀者思考如何使用具體的編程語言（如 Python、C++）來實現這些僞代碼。雖然本書不局限於某一種特定語言，但我們會通過示例代碼來演示關鍵的實現技巧和數據結構的使用。 跨語言的思維藉鑒： 無論讀者熟悉的編程語言是何種，本書都將提供通用的算法實現思路。例如，在講解動態規劃時，我們會強調狀態的定義和轉移方式，這在 C++ 中可以用數組或指針實現，在 Python 中可以用列錶或字典實現，核心思想是相通的。 復雜度分析的實戰意義： 我們將反復強調時間復雜度和空間復雜度分析的重要性，並引導讀者在編寫代碼時，就預估算法的性能。這不僅能幫助讀者寫齣更優的算法，也能在遇到性能瓶頸時，快速定位問題所在。 調試與優化的技巧： 實際編程中，代碼往往需要調試。本書將分享一些常用的調試方法，以及如何根據復雜度分析的結果，對低效的算法進行優化。例如，當發現一個 O(n^2) 的算法在處理大數據集時性能不佳，我們會引導讀者思考是否存在 O(n log n) 或 O(n) 的替代方案。 工程化思維的培養： 我們會鼓勵讀者思考算法在實際工程中的部署問題，例如如何處理大規模數據，如何設計可擴展的算法模塊，以及如何進行單元測試和集成測試。 四、 創新思維與前沿視野：賦能未來發展 在打牢基礎的同時，本書也將適時引入一些具有啓發性的內容，激發讀者的創新潛能。 算法的演進與發展： 我們會簡要介紹算法領域的發展曆程，以及新的算法思想是如何在解決現有問題的過程中産生的。這有助於讀者理解算法並非一成不變，而是不斷演進和完善的。 算法的通用設計模式： 除瞭具體的算法，我們還會提煉齣一些通用的算法設計模式，例如分治、迴溯、分支限界等。理解這些模式，讀者就能夠觸類旁通，舉一反三，應用於解決新的問題。 對新興領域的啓發： 雖然本書不深入探討特定領域（如深度強化學習），但書中講解的許多基礎算法思想，如搜索、優化、概率建模等，都是現代人工智能、機器學習等領域的重要組成部分。例如，對圖搜索的理解，有助於理解推薦係統的路徑構建；對優化算法的掌握，是理解模型訓練的核心。本書將為讀者搭建理解這些前沿領域的基礎橋梁，讓他們在接觸更復雜的算法時，能夠抓住其本質。 開放性與探索精神： 本書將鼓勵讀者保持開放的心態，勇於探索未知的算法領域。我們提供的不僅僅是知識，更是一種學習和解決問題的路徑。 五、 目標讀者與閱讀建議 本書適閤以下人群： 計算機科學與技術專業的學生： 為係統學習算法課程提供紮實的理論基礎和實踐指導。 有一定編程基礎，希望深入理解算法的開發者： 擺脫“隻會調包”的睏境，提升代碼實現能力和解決復雜問題的能力。 對算法原理感興趣的初學者： 通過由淺入深的講解，建立對算法的全麵認知。 希望為深入學習人工智能、機器學習等領域打好基礎的學習者： 掌握算法是理解這些領域的基礎。 閱讀建議： 循序漸進： 按照章節順序閱讀，確保對基礎概念的理解。 動手實踐： 嘗試自己動手編寫代碼實現算法，是檢驗理解程度的最佳方式。 勤於思考： 不要滿足於死記硬背，主動思考算法的設計思路和優劣。 聯係實際： 嘗試將學到的算法應用到解決你遇到的實際問題中。 結語 《算法揭秘：從思維到實現》是一次對算法世界的深度探索。我們相信，通過本書的引導，讀者將不再畏懼復雜的算法，而是能夠以一種清晰、係統、充滿自信的態度去麵對它們，並最終將算法的力量轉化為自己解決問題的利器，在技術發展的浪潮中，乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

我最近在探索人工智能領域的各種可能性，深度強化學習無疑是其中最引人注目的方嚮之一。《揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍》這個書名，讓我對其內容充滿瞭期待。我希望這本書能夠提供一個係統性的學習路徑，讓我能夠從基礎理論逐步深入到復雜的算法實現。我尤其看重“C語言描述”這一點，因為我希望能夠通過代碼來真正理解算法的運作機製，而不是僅僅停留在概念層麵。我期待這本書能夠詳細講解深度強化學習中的核心算法，比如Q-learning、SARSA、DQN、Policy Gradient等，並且在講解過程中，能夠提供清晰、可讀性強的C語言代碼示例。我希望這些代碼能夠直觀地展示算法的每一步操作，例如狀態的錶示、動作的選擇、奬勵的計算、模型的更新等等。如果書中能夠結閤一些實際的案例，比如如何用深度強化學習來訓練一個簡單的遊戲AI，或者控製一個模擬機器人，那將是極大的幫助。我希望這本書能夠成為我深入理解深度強化學習的入門寶典，讓我能夠構建起自己的理解框架，並為未來的進一步研究和實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，看到《揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍》這本書的名字，我第一反應是它會不會過於學術化，以至於普通讀者難以消化。我一直對AI和機器學習的快速發展感到興奮，但同時也為它的復雜性而感到一絲畏懼。《揭秘深度強化學習》這個副標題讓我覺得這本書可能真的是在“揭秘”，試圖撥開重重迷霧，將那些高深的理論變得易於理解。我個人對“C語言描述”這一點尤為感興趣，因為我總覺得，隻有真正理解瞭算法的底層實現，纔能算得上是掌握瞭它。我希望這本書能像一個經驗豐富的導師，用生動形象的比喻，配閤清晰的C語言代碼，來講解深度強化學習的各個方麵。我期待它能從最基礎的強化學習概念講起，比如智能體、環境、奬勵等，然後逐步介紹像DQN、A3C、PPO這樣的經典算法，並且在講解過程中，能夠展示這些算法在C語言中的具體實現。我尤其希望看到那些算法中的關鍵組成部分，比如經驗迴放（Experience Replay）、目標網絡（Target Network）、Actor-Critic結構等，是如何通過C語言代碼來實現的。如果書中還能提供一些關於算法的調優建議，以及在不同場景下的應用考量，那將是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對AI和機器學習充滿熱情，但技術基礎相對薄弱的學習者，《揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍》這個書名吸引瞭我。我一直希望能夠找到一本既有理論深度，又能有實踐指導的書，能夠讓我從“為什麼”和“是什麼”上升到“怎麼做”。“C語言描述”這一點非常打動我，因為我希望能夠理解算法背後的邏輯，而不是僅僅停留在高層API的封裝之上。我希望這本書能夠用非常清晰、循序漸進的方式，講解深度強化學習的核心概念和經典算法。我期待它能夠從基礎的強化學習理論講起，然後逐漸深入到如何利用深度學習模型來解決強化學習問題。我特彆希望書中能夠提供用C語言編寫的算法實現代碼，並且這些代碼是可運行的，能夠幫助我理解算法的每一個細節。例如，在講解DQN算法時，我希望看到如何構建和訓練神經網絡，如何實現經驗迴放機製，如何更新目標網絡等。我希望書中能夠用一種“從零開始”的方式來介紹，即便讀者沒有太多深度學習的背景，也能通過這本書逐步建立起理解。

評分☆☆☆☆☆

我最近在尋找一本能夠深入淺齣講解深度強化學習的書籍，偶然看到瞭《揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍》這個標題。雖然我不是C語言的專業人士，但我對機器學習和AI的興趣日益濃厚，並且希望能夠通過一種更加底層的視角來理解這些技術。我傾嚮於閱讀那些能夠提供算法底層實現邏輯的書籍，而不是僅僅停留在API調用層麵。這本書名中“C語言描述”的錶述，讓我覺得它可能提供瞭這種深入挖掘的機會，能夠幫助我理解算法在計算機層麵是如何運作的。我希望這本書能夠像一本詳細的“菜譜”，不僅告訴我“做什麼”，更要告訴我“怎麼做”，以及“為什麼這麼做”。我期待它能夠詳細解釋各種深度強化學習算法的數學原理，但更重要的是，它能用C語言的代碼將這些原理具象化，讓我能夠通過閱讀代碼來加深理解。理想情況下，這本書會包含一些基礎的強化學習概念，比如馬爾可夫決策過程（MDP）、值函數、策略函數等，然後逐步過渡到深度學習與強化學習的結閤，例如如何構建神經網絡來近似值函數或策略。我希望它能提供一些可以運行的示例代碼，並且對代碼的每一個細節都進行清晰的解釋，甚至可以包含一些調試技巧或者常見問題的解決方法。

評分☆☆☆☆☆

這本《揭秘深度強化學習 AI人工智能機器學習算法教程書籍 C語言描述機器學習 深度強化學習算法入門書籍》的封麵設計簡潔大氣，封麵上“深度強化學習”和“AI人工智能”這些字眼直擊人心，勾起瞭我對這個前沿領域的強烈好奇。我一直對人工智能和機器學習充滿興趣，但總覺得理論知識過於抽象，難以落地。這本書名中強調瞭“C語言描述”，這一點對我來說至關重要。作為一名有一定C語言基礎的開發者，我渴望能將那些高深的算法以更具象、更可操作的方式理解，而不是僅僅停留在數學公式和概念層麵。我希望這本書能夠提供清晰的代碼示例，一步一步地引導讀者從零開始實現各種深度強化學習的核心算法，例如Q-learning、DQN、Policy Gradients等等。我想看到具體的C語言代碼片段，並且希望這些代碼能夠解釋得非常透徹，包括每一行代碼的作用，以及它們如何共同構建起一個完整的算法框架。更重要的是，我期待這本書能講解如何在實際問題中應用這些算法，比如在遊戲AI、機器人控製等領域。如果書中能夠提供一些案例分析，展示如何將理論轉化為實際應用，那將是極大的加分項。我希望這本書能成為我踏入深度強化學習領域的堅實橋梁，讓我不再對那些復雜的概念望而卻步，而是能真正地“動手”去實踐。