强化学习精要/核心算法与TensorFlow实现

图书标准信息

• 作者 冯超 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2018-05
• 版次 1
• ISBN 9787121340000
• 定价 80.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 384页
• 字数 470千字
• 丛书 博文视点AI系列

【内容简介】

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。

 

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。

【目录】

第一部分强化学习入门与基础知识

 

1 引言2

 

1.1 强化学习的概念    2

 

1.1.1 巴浦洛夫的狗   3

 

1.1.2 俄罗斯方块    4

 

1.2 站在被实验者的角度看问题   5

 

1.3 强化学习效果的评估   8

 

1.3.1 不断试错    8

 

1.3.2 看重长期回报   8

 

1.4 强化学习与监督学习   9

 

1.4.1 强化学习与监督学习的本质   9

 

1.4.2 模仿学习    10

 

1.5 强化学习的实验环境   11

 

1.5.1 Arcade Learning Environment   12

 

1.5.2 Box2D    12

 

1.5.3 MuJoCo   13

 

1.5.4 Gym    14

 

1.6 本书的主要内容    15

 

1.7 参考资料    16

 

2 数学与机器学习基础17

 

2.1 线性代数基础    17

 

2.2 对称矩阵的性质    21

 

2.2.1 特征值与特征向量   21

 

2.2.2 对称矩阵的特征值和特征向量   22

 

2.2.3 对称矩阵的对角化   23

 

2.3 概率论    24

 

2.3.1 概率与分布    24

 

2.3.2 最大似然估计   27

 

2.4 重要性采样    29

 

2.5 信息论基础    33

 

2.6 KL 散度    35

 

2.7 凸函数及其性质    39

 

2.8 机器学习的基本概念   41

 

2.9 机器学习的目标函数   43

 

2.10 总结    45

 

3 优化算法47

 

3.1 梯度下降法    47

 

3.1.1 什么是梯度下降法   47

 

3.1.2 优雅的步长    48

 

3.2 动量算法    53

 

3.3 共轭梯度法    59

 

3.3.1 精妙的约束    59

 

3.3.2 共轭    60

 

3.3.3 优化步长的确定   63

 

3.3.4 Gram-Schmidt 方法   64

 

3.3.5 共轭梯度    65

 

3.4 自然梯度法    69

 

3.4.1 基本概念    69

 

3.4.2 Fisher 信息矩阵   71

 

3.4.3 自然梯度法目标公式   76

 

3.5 总结    77

 

4 TensorFlow 入门78

 

4.1 TensorFlow 的基本使用方法   78

 

4.2 TensorFlow 原理介绍   82

 

4.2.1 创建变量的scope   83

 

4.2.2 创建一个Variable 背后的故事   89

 

4.2.3 运算操作    94

 

4.2.4 tf.gradients    96

 

4.2.5 Optimizer    102

 

4.2.6 TensorFlow 的反向传播技巧   106

 

4.2.7 arg_scope 的使用   109

 

4.3 TensorFlow 的分布式训练   113

 

4.3.1 基于MPI 的数据并行模型   114

 

4.3.2 MPI 的实现：mpi_adam   121

 

4.4 基于TensorFlow 实现经典网络结构   122

 

4.4.1 多层感知器    122

 

4.4.2 卷积神经网络   124

 

4.4.3 循环神经网络   126

 

4.5 总结    129

 

4.6 参考资料    129

 

5 Gym 与Baselines 130

 

5.1 Gym    130

 

5.1.1 Gym 的安装    130

 

5.1.2 Gym 的基本使用方法   132

 

5.1.3 利用Gym 框架实现一个经典的棋类游戏：蛇棋  134

 

5.2 Baselines    138

 

5.2.1 Baselines 中的Python 3 新特性   139

 

5.2.2 tf_util    141

 

5.2.3 对Gym 平台的扩展   142

 

5.3 总结    144

 

6 强化学习基本算法145

 

6.1 马尔可夫决策过程    145

 

6.1.1 MDP：策略与环境模型   145

 

6.1.2 值函数与Bellman 公式   147

 

6.1.3 “表格式”Agent   151

 

6.2 策略迭代    153

 

6.2.1 策略迭代法    153

 

6.2.2 策略提升的证明   159

 

6.2.3 策略迭代的效果展示   160

 

6.3 价值迭代    162

 

6.3.1 N 轮策略迭代   162

 

6.3.2 从动态规划的角度谈价值迭代   165

 

6.3.3 价值迭代的实现   167

 

6.4 泛化迭代    168

 

6.4.1 两个极端    168

 

6.4.2 广义策略迭代法   169

 

6.4.3 泛化迭代的实现   170

 

6.5 总结    171

 

第二部分最优价值算法

 

7 Q-Learning 基础173

 

7.1 状态转移概率：从掌握到放弃   173

 

7.2 蒙特卡罗方法    174

 

7.3 探索与利用    178

 

7.4 蒙特卡罗的方差问题   181

 

7.5 时序差分法与SARSA    183

 

7.6 Q-Learning    186

 

7.7 Q-Learning 的收敛性分析   189

 

7.8 从表格形式到价值模型   193

 

7.9 Deep Q Network    195

 

7.10 总结    202

 

7.11 参考资料    202

 

8 DQN 的改进算法203

 

8.1 Double Q-Learning    203

 

8.2 Priority Replay Buffer    204

 

8.3 Dueling DQN    209

 

8.4 解决DQN 的冷启动问题   211

 

8.5 Distributional DQN    214

 

8.5.1 输出价值分布   214

 

8.5.2 分布的更新    216

 

8.6 Noisy Network    218

 

8.7 Rainbow    221

 

8.7.1 Rainbow 的模型特点   221

 

8.7.2 Deep Q Network 的实现   223

 

8.8 总结    227

 

8.9 参考资料    227

 

第三部分基于策略梯度的算法

 

9 基于策略梯度的算法229

 

9.1 策略梯度法    229

 

9.1.1 算法推导    230

 

9.1.2 算法分析    233

 

9.1.3 算法改进    234

 

9.2 Actor-Critic 算法    236

 

9.2.1 降低算法的方差   236

 

9.2.2 A3C 算法    238

 

9.2.3 A2C 算法实战   240

 

9.3 总结    243

 

9.4 参考资料    243

 

10 使策略单调提升的优化算法244

 

10.1 TRPO    244

 

10.1.1 策略的差距    245

 

10.1.2 策略提升的目标公式   247

 

10.1.3 TRPO 的目标定义   248

 

10.1.4 自然梯度法求解   251

 

10.1.5 TRPO 的实现   254

 

10.2 GAE    256

 

10.2.1 GAE 的公式定义   256

 

10.2.2 基于GAE 和TRPO 的值函数优化  259

 

10.2.3 GAE 的实现    260

 

10.3 PPO    261

 

10.3.1 PPO 介绍    261

 

10.3.2 PPO 算法实践   263

 

10.4 总结    264

 

10.5 参考资料    264

 

11 Off-Policy 策略梯度法265

 

11.1 Retrace    266

 

11.1.1 Retrace 的基本概念   266

 

11.1.2 Retrace 的算法实现   267

 

11.2 ACER    270

 

11.2.1 Off-Policy Actor-Critic   270

 

11.2.2 ACER 算法    272

 

11.2.3 ACER 的实现   276

 

11.3 DPG    279

 

11.3.1 连续空间的策略优化   279

 

11.3.2 策略模型参数的一致性   280

 

11.3.3 DDPG 算法    283

 

11.3.4 DDPG 的实现   286

 

11.4 总结    289

 

11.5 参考资料    289

 

第四部分其他强化学习算法

 

12 稀疏回报的求解方法291

 

12.1 稀疏回报的困难    291

 

12.2 层次强化学习    294

 

12.3 HER    298

 

12.3.1 渐进式学习    299

 

12.3.2 HER 的实现    301

 

12.4 总结    304

 

12.5 参考资料    304

 

13 Model-based 方法305

 

13.1 AlphaZero    305

 

13.1.1 围棋游戏    305

 

13.1.2 Alpha-Beta 树   307

 

13.1.3 MCTS    309

 

13.1.4 策略价值模型   312

 

13.1.5 模型的对决    316

 

13.2 iLQR    316

 

13.2.1 线性模型的求解法   317

 

13.2.2 非线性模型的解法   322

 

13.2.3 iLQR 的实现    325

 

13.3 总结    328

 

13.4 参考资料    328

 

第五部分反向强化学习

 

14 反向强化学习入门330

 

14.1 基本概念    330

 

14.2 从最优策略求解回报   332

 

14.2.1 求解回报的目标函数   332

 

14.2.2 目标函数的约束   334

 

14.3 求解线性规划    335

 

14.3.1 线性规划的求解过程   335

 

14.3.2 实际案例 337

 

14.4 无限状态下的求解    338

 

14.5 从样本中学习    342

 

14.6 总结    344

 

14.7 参考资料    344

 

15 反向强化学习算法2.0 345

 

15.1 最大熵模型    345

 

15.1.1 指数家族    346

 

15.1.2 最大熵模型的推导   349

 

15.1.3 最大熵模型的实现   354

 

15.2 最大熵反向强化学习   356

 

15.3 GAIL    361

 

15.3.1 GAN 的基本概念   361

 

15.3.2 GAN 的训练分析   363

 

15.4 GAIL 实现    367

 

15.5 总结    370

 

15.6 参考资料    370