Aprendizaje de refuerzo: teoría e implementación de Python
El primer libro de tutorial de aprendizaje de refuerzo con implementación de mapeo TensorFlow 2 y Pytorch 1 y 2
| Edición inglesa | 中文版 | 中文 2019 版 |
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Características
Este es un libro tutorial sobre aprendizaje de refuerzo, con explicación de la teoría y la implementación de Python.
- Teoría: a partir de un marco matemático uniforme, este libro deriva la teoría y los algoritmos del aprendizaje de refuerzo, incluidos los algoritmos en la era del modelo grande como PPO, RLHF, IRL y PBRL.
- Práctica: Cada capítulo se acompaña de una implementación de alta calidad basada en Python 3, Gym 0.26 y Tensorflow 2 / Pytorch 1 y 2. Todos los códigos son compatibles con Windows, Linux y MacOS, se pueden ejecutar en una computadora portátil.
Contenido de apoyo para la versión en inglés
Consulte aquí los códigos, las respuestas de ejercicio, etc.
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Tabla de códigos
Todos los códigos se han guardado como un archivo .ipynb y un archivo .html en el mismo directorio.
| Capítulo | Medio ambiente y política de forma cerrada | Agente |
|---|
| 2 | Cliffwalking-V0 | Campanario |
| 3 | Frozenlake-V1 | DP |
| 4 | Blackjack-v1 | Mc |
| 5 | Taxi-V3 | Sarsa, esperadoSarsa, QL, Doubleql, Sarsa (λ) |
| 6 | Montaña-v0 | Sarsa, Sarsa (λ), Dqn Tf Torch, Doubledqn Tf Torch, Dueldqn Tf Torch |
| 7 | Cartpole-0 | VPG TF Torch, VPGWBaseline TF Torch, Offpolicyvpg TF Torch, OffpolicyvpgwBaseline TF Torch |
| 8 | Acrobot-V1 | QAC TF TORCH, ADVANTAGEAC TF TORCH, ELIGIBILIDADTRACEAC TF TORCH, PPO TF TORCH, NPG TF TORCH, TRPO TF TORCH, OFFPAC TF TORCH |
| 9 | Péndulo-v1 | DDPG TF Torch, TD3 TF Torch |
| 10 | Lunarlander-v2 | SQL TF Torch, SAC TF Torch, Sacwa TF Torch |
| 10 | Lunarlandercontinuous-v2 | Sacwa tf antorcha |
| 11 | Bipedalwalker-v3 | Es, ars |
| 12 | Pongnoframeskip-v4 | CategoricalDqn Tf Torch, Qr-Dqn Tf Torch, IQN TF Torch |
| 13 | Bernoullimab-v0 | UCB |
| 13 | Gaussianmab-v0 | UCB |
| 14 | Tictactoe-v0 | Torca de Alphazero TF |
| 15 | Tigre-v0 | VI |
| 16 | Humanoidbulletenv-v0 | BehaviorClone TF Torch, Gail Tf Torch |
强化学习 ： 原理与 Python 实战 (2023 中文版)
全球第一本配套 TensorFlow 2 和 Pytorch 1/2 对照代码的强化学习教程书
中文版书籍支持内容
本书内容
- 第一部分（第 1 章） ： 从零开始介绍强化学习的背景知识 介绍环境库 介绍环境库 gimnasio 的使用。
- 第二部分（第 2 ～ 15 章） ： 基于折扣奖励离散时间 Markov 决策过程模型 ， 介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论 ， 进而在理论的基础上讲解算法 ， 并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分 ， 算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法 ， 包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。 python 实现和算法讲解一一对应 ， 还给出了深度强化学习算法的 tensorflow 和 pytorch 对照实现。
- 第三部分（第 16 ： ： 介绍其他强化学习模型 包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半 包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半 Markov 模型、部分可观测模型等 以便更好了解强化学习研究的全貌。 以便更好了解强化学习研究的全貌。
本书特色
本书完整地介绍了主流强化学习理论。
- 选用现代强化学习理论体系 ， 突出主干 ， 主要定理均给出证明过程。基于理论讲解强化学习算法 全面覆盖主流强化学习算法 全面覆盖主流强化学习算法 包括了资格迹等经典算法和 Muzero 等深度强化学习算法。
- 全书采用完整的数学体系 ， 各章内容循序渐进。全书采用一致的数学符号 并兼容主流强化学习教程。 并兼容主流强化学习教程。
- 每章都配有知识点总结 并搭配习题。 并搭配习题。
本书各章均提供 Python 代码 实战性强。
- 简洁易懂 ： 全书代码统一规范、简约完备 与算法讲解直接对应。 与算法讲解直接对应。
- ： ： 所有代码及运行结果均在 github 上展示 ， 既可以在浏览器上查阅 也可以下载到本地运行。各算法实现放在单独的文件里 ， 可单独查阅和运行。
- ： ： 既有 既有 的内置环境 的内置环境 也有在 也有在 基础上进一步扩展的第三方环境 基础上进一步扩展的第三方环境 还带领读者一起实现自定义的环境。 还带领读者一起实现自定义的环境。
- ： ： 所有代码在三大操作系统（ Windows 、 macOS 、 Linux ）上均可运行 ， 书中给出了环境的安装和配置方法。深度强化学习代码还提供了 TensorFlow 和 Pytorch 对照代码。读者可任选其一。
- 硬件要求低 ： 所有代码均可在没有 GPU 的个人计算机上运行。
强化学习 ： 原理与 Python 实现 (2019)
全球第一本配套 TensorFlow 2 代码的强化学习教程书
中国第一本配套 TensorFlow 2 代码的纸质算法书
中文版书籍支持内容
本书特色
本书介绍强化学习理论及其 Python 实现。
- 理论完备 ： 全书用一套完整的数学体系 ， 严谨地讲授强化学习的理论基础 主要定理均给出证明过程。各章内容循序渐进 ， 覆盖了所有主流强化学习算法 ， 包括资格迹等非深度强化学习算法和柔性执行者/评论者等深度强化学习算法。
- ： ： 在您最爱的操作系统（包括 Windows 、 macOS 、 Linux ）上 ， 基于 Python 3 、 Gym 0.26 和 TensorFlow 2 ， ， ， 体积小、重量轻。第 1 ～ 9 章给出了算法的配套实现 环境部分只依赖于 环境部分只依赖于 环境部分只依赖于 的最小安装 的最小安装 在没有 在没有 在没有 gpu 的计算机上也可运行；第 10 ～ 12 章介绍了多个热门综合案例 涵盖 涵盖 涵盖 的完整安装和自定义扩展 的完整安装和自定义扩展 在有普通 在有普通 在有普通 的计算机上即可运行。 的计算机上即可运行。
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