Deep Reinforcement Learning.pdf

Leiden大学Aske Plaat教授《深度强化学习》 深度强化学习近年来备受关注。在自动驾驶、游戏、分子重组和机器人等各种活动中，他们都取得了令人印象深刻的成果。在所有这些领域，计算机程序已经学会了解决困难的问题。他们学会了飞行模型直升机和表演特技动作，如回旋和翻滚。在某些应用中，他们甚至比最优秀的人类还要优秀，比如Atari、Go、扑克和星际争霸。深度强化学习探索复杂环境的方式提醒我们，孩子们是如何学习的，通过开玩笑地尝试东西，获得反馈，然后再尝试。计算机似乎真的拥有人类学习的各个方面; 这是人工智能梦想的核心。教育工作者并没有忽视研究方面的成功，大学已经开始开设这方面的课程。这本书的目的是提供深度强化学习领域的全面概述。这本书是为人工智能的研究生写的，并为希望更好地理解深度强化学习方法和他们的挑战的研究人员和实践者。我们假设学生具备本科水平的计算机科学和人工智能知识;本书的编程语言是Python。我们描述了深度强化学习的基础、算法和应用。我们将介绍已建立的无模型和基于模型的方法，它们构成了该领域的基础。发展很快，我们还涵盖了一些高级主题: 深度多智能体强化学习、深度层次强化学习和深度元学习。