《深度学习入门 4：强化学习》斋藤康毅

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《深度学习入门 4：强化学习》斋藤康毅【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。

作者简介：

斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。着有“鱼书”系列《深度学习入门：基于Python的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2：自制框架》，同时也是Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building MachineLearning Systems with Python的日文版译者。 【译者介绍】 郑明智，智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用。译有《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。

目  录：

前言

第 1章　老虎机问题 1

1.1　机器学习的分类与强化学习 1

1.1.1　监督学习 2

1.1.2　无监督学习 2

1.1.3　强化学习 3

1.2　老虎机问题 5

1.2.1　什么是老虎机问题 5

1.2.2　什么是好的老虎机 7

1.2.3　使用数学式表示 8

1.3　老虎机算法 9

1.3.1　价值的估计方法 10

1.3.2　求平均值的实现 12

1.3.3　玩家的策略 15

1.4　老虎机算法的实现 17

1.4.1　老虎机的实现 17

1.4.2　智能代理的实现 19

1.4.3　尝试运行 20

1.4.4　算法平均的特性 23

1.5　非稳态问题 28

1.5.1　解决非稳态问题前的准备工作 29

1.5.2　解决非稳态问题 32

1.6　小结 34

第 2章　马尔可夫决策过程 36

2.1　什么是MDP 37

2.1.1　MDP的具体例子 37

2.1.2　智能代理与环境的互动 39

2.2　环境和智能代理的数学表示 40

2.2.1　状态迁移 40

2.2.2　奖励函数 42

2.2.3　智能代理的策略 43

2.3　MDP的目标 45

2.3.1　回合制任务和连续性任务 45

2.3.2　收益 46

2.3.3　状态价值函数 47

2.3.4　最优策略和最优价值函数 48

2.4　MDP的例子 50

2.4.1　回溯线形图 51

2.4.2　找出最优策略 52

2.5　小结 54

第3章　贝尔曼方程 56

3.1　贝尔曼方程的推导 57

3.1.1　概率和期望值(推导贝尔曼方程的准备)57

3.1.2　贝尔曼方程的推导 60

3.2　贝尔曼方程的例子 64

3.2.1　有两个方格的网格世界 64

3.2.2　贝尔曼方程的意义 68

3.3　行动价值函数与贝尔曼方程 68

3.3.1　行动价值函数 69

3.3.2　使用行动价值函数的贝尔曼方程 70

3.4　贝尔曼最优方程 71

3.4.1　状态价值函数的贝尔曼最优方程 71

3.4.2　Q函数的贝尔曼最优方程 73

3.5　贝尔曼最优方程的示例 74

3.5.1　应用贝尔曼最优方程 74

3.5.2　得到最优策略 76

3.6　小结 78

第4章　动态规划法 79

4.1　动态规划法和策略评估 80

4.1.1　动态规划法简介 80

4.1.2　尝试迭代策略评估 81

4.1.3　迭代策略评估的其他实现方式 86

4.2　解决更大的问题 87

4.2.1　GridWorld类的实现 88

4.2.2　defaultdict的用法 94

4.2.3　迭代策略评估的实现 95

4.3　策略迭代法 99

4.3.1　策略的改进 99

4.3.2　重复评估和改进 101

4.4　实施策略迭代法 102

4.4.1　改进策略 103

4.4.2　重复评估和改进 105

4.5　价值迭代法 107

4.5.1　价值迭代法的推导 109

4.5.2　价值迭代法的实现 113

4.6　小结 116

第5章　蒙特卡洛方法 117

5.1　蒙特卡洛方法的基础知识 117

5.1.1　骰子的点数和 118

5.1.2　分布模型和样本模型 119

5.1.3　蒙特卡洛方法的实现 121

5.2　使用蒙特卡洛方法评估策略 123

5.2.1　使用蒙特卡洛方法计算价值函数 124

5.2.2　求所有状态的价值函数 126

5.2.3　蒙特卡洛方法的高效实现 129

5.3　蒙特卡洛方法的实现 130

5.3.1　step方法 130

5.3.2　智能代理类的实现 132

5.3.3　运行蒙特卡洛方法 134

5.4　使用蒙特卡洛方法的策略控制 136

5.4.1　评估和改进 136

5.4.2　使用蒙特卡洛方法实现策略控制 137

5.4.3　ε-greedy算法(第 1个修改) 139

5.4.4　修改为固定值α的方式(第 2个修改) 141

5.4.5　[ 修改版] 使用蒙特卡洛方法实现策略迭代法 142

5.5　异策略型和重要性采样 145

5.5.1　同策略型和异策略型 145

5.5.2　重要性采样 146

5.5.3　如何减小方差 150

5.6　小结 152

第6章　TD方法 153

6.1　使用TD方法评估策略 153

6.1.1　TD方法的推导 154

6.1.2　MC方法和TD方法的比较 157

6.1.3　TD方法的实现 158

6.2　SARSA 161

6.2.1　同策略型的SARSA 161

6.2.2　SARSA的实现 162

6.3　异策略型的SARSA 165

6.3.1　异策略型和重要性采样 166

6.3.2　异策略型的SARSA的实现 167

6.4　Q学习 169

6.4.1　贝尔曼方程与SARSA 170

6.4.2　贝尔曼最优方程与Q学习 171

6.4.3　Q学习的实现 173

6.5　分布模型与样本模型 175

6.5.1　分布模型与样本模型 175

6.5.2　样本模型版的Q学习 176

6.6　小结 179

第7章　神经网络和Q学习 181

7.1　DeZero简介 182

7.1.1　使用DeZero 183

7.1.2　多维数组(张量)和函数 184

7.1.3　最优化 186

7.2　线性回归 189

7.2.1　玩具数据集 189

7.2.2　线性回归的理论知识 190

7.2.3　线性回归的实现 191

7.3　神经网络 195

7.3.1　非线性数据集 195

7.3.2　线性变换和激活函数 196

7.3.3　神经网络的实现 197

7.3.4　层与模型 199

7.3.5　优化器(最优化方法)202

7.4　Q学习与神经网络 204

7.4.1　神经网络的预处理 204

7.4.2　表示Q函数的神经网络 205

7.4.3　神经网络和Q学习 208

7.5　小结 212

第8章　DQN 213

8.1　OpenAI Gym 213

8.1.1　OpenAI Gym的基础知识 214

8.1.2　随机智能代理 216

8.2　DQN的核心技术 218

8.2.1　经验回放 218

8.2.2　经验回放的实现 220

8.2.3　目标网络 223

8.2.4　目标网络的实现 224

8.2.5　运行DQN 227

8.3　DQN与Atari 230

8.3.1　Atari的游戏环境 231

8.3.2　预处理 232

8.3.3　CNN 232

8.3.4　其他技巧 233

8.4　DQN的扩展 234

8.4.1　Double DQN 234

8.4.2　优先级经验回放 235

8.4.3　Dueling DQN 236

8.5　小结 238

第9章　策略梯度法 239

9.1　最简单的策略梯度法 239

9.1.1　策略梯度法的推导 240

9.1.2　策略梯度法的算法 241

9.1.3　策略梯度法的实现 243

9.2　REINFORCE 248

9.2.1　REINFORCE算法 249

9.2.2　REINFORCE的实现 250

9.3　基线 251

9.3.1　基线的思路 251

9.3.2　带基线的策略梯度法 253

9.4　Actor-Critic 254

9.4.1　Actor-Critic的推导 255

9.4.2　Actor-Critic的实现 257

9.5　基于策略的方法的优点 260

9.6　小结 262

第 10章　进一步学习 263

10.1　深度强化学习算法的分类 263

10.2　策略梯度法的改进算法 265

10.2.1　A3C和A2C 265

10.2.2　DDPG 268

10.2.3　TRPO和PPO 271

10.3　DQN的改进算法 272

10.3.1　分类DQN 272

10.3.2　Noisy Network 274

10.3.3　Rainbow 274

10.3.4　在Rainbow以后提出的改进算法 275

10.4　案例研究 276

10.4.1　棋盘游戏 277

10.4.2　机器人控制 279

10.4.3　NAS 280

10.4.4　其他案例 282

10.5　深度强化学习的挑战和可能性 283

10.5.1　应用于实际系统 283

10.5.2　将问题表示为MDP形式时的建议 286

10.5.3　通用人工智能系统 288

10.6　小结 288

附录A　异策略型的蒙特卡洛方法 291

附录B　n-step TD方法 298

附录C　Double DQN的理解 300

附录D　策略梯度法的证明 304

后记 308

参考文献 310

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强化学习 深度强化学习 DQN

摘要：本文以斋藤康毅所著《深度学习入门 4：强化学习》为核心，对全书内容与思想进行系统梳理与深入解读。文章首先从整体上概括本书在深度学习与强化学习领域中的定位与价值，指出其在“入门却不流于浅显”这一特点上的独特贡献。随后，正文从理论框架、算法思想、实践应用以及学习价值四个方面展开，逐层剖析作者如何以通俗语言构建强化学习的知识体系，并通过大量示例帮助读者建立直觉。文章强调了本书在降低学习门槛、连接数学原理与实际编程之间的桥梁作用，同时也讨论了其在当代人工智能学习路径中的重要意义。最后，全文在总结中再次回扣《深度学习入门 4：强化学习》的核心精神，指出其不仅是一本技术书籍，更是一部引导读者进入智能决策世界的重要指南。

一、强化学习体系构建

《深度学习入门 4：强化学习》在体系结构上延续了斋藤康毅一贯清晰、循序渐进的写作风格。作者并未直接抛出复杂公式或晦涩理论，而是从“什么是学习”“什么是试错”这样的直观问题出发，引导读者逐步理解强化学习的基本思想。这种结构安排使得即便没有扎实数学背景的读者，也能顺畅进入学习状态。

在书中，作者通过“智能体、环境、状态、动作、奖励”等核心概念，搭建起强化学习的基本框架。每一个概念都不是孤立出现，而是通过情境化的描述相互关联，帮助读者形成完整的认知网络。这种体系化的讲解方式，使强化学习不再显得零散和抽象。

此外，本书在章节编排上注重由浅入深，从简单的多臂老虎机问题，到逐渐引出马尔可夫决策过程，为后续算法学习奠定基础。体系构建的严谨性与友好性并存，是本书在众多强化学习书籍中脱颖而出的重要原因。

二、核心算法思想解析

在算法层面，《深度学习入门 4：强化学习》重点讲解了Q学习、SARSA等经典方法。斋藤康毅并未追求算法数量的全面覆盖，而是选择最具代表性的算法进行深入剖析。这种取舍让读者能够真正理解算法背后的思想，而非停留在表面记忆。

作者在讲解算法时，始终围绕“为什么要这样设计”展开。例如，在解释价值函数与策略的关系时，他通过反复对比不同策略下的结果，引导读者理解价值评估在决策中的核心作用。这种强调思路而非公式的方式，极大降低了理解难度。

同时，本书将深度学习与强化学习的结合自然呈现出来，解释了神经网络如何用于近似价值函数。通过这种方式，读者不仅学会算法本身，还能理解其在深度学习语境下的意义，为进一步学习深度强化学习打下基础。

三、实践示例与代码实现

实践性是《深度学习入门 4：强化学习》的一大亮点。书中大量使用Python示例代码，将抽象的算法思想转化为可运行的程序。这种“边学边做”的方式，有助于读者在实践中加深理解，避免理论与现实脱节。

斋藤康毅在代码设计上保持了一贯的简洁风格，避免使用过多复杂库函数，而是尽量手写核心逻辑。这种做法虽然在工程效率上并非最优，但在教学层面却极具价值，能够帮助读者真正看清算法的内部运作机制。

此外，书中的实验案例多以简单环境为主，例如网格世界等。这些示例虽然规模不大，却完整呈现了强化学习的训练流程，使读者能够清楚地观察智能体如何通过试错逐步改进决策策略。

四、学习价值与读者意义

从学习路径来看，《深度学习入门 4：强化学习》非常适合作为强化学习的第一本书。它既承接了前几册深度学习入门的内容，又为后续更高阶的研究与应用提供了方向指引，具有承上启下的作用。

对于初学者而言，本书最大的价值在于建立正确的学习心态。斋藤康毅反复强调“不断试错、逐步改进”的思想，这不仅是强化学习的核心，也是学习人工智能技术的重要方法论。

即便是有一定基础的读者，也能从本书中获得启发。通过重新审视基础概念与经典算法，读者可以加深对强化学习本质的理解，从而在更复杂的应用场景中做出更合理的设计选择。

总结：

总体而言，《深度学习入门 4：强化学习》以其清晰的结构、深入浅出的讲解和高度实践化的内容，成功降低了强化学习的学习门槛。斋藤康毅用朴实的语言揭示了智能体学习决策的本质，使读者能够在理解中建立信心。

这本书不仅是一部技术入门读物，更是一种学习思维的传递。通过系统学习本书，读者能够掌握强化学习的核心思想，并为进一步探索人工智能的广阔领域奠定坚实基础。

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