深度学习“鱼书”第四弹:《深度学习入门4:强化学习》强势来袭!

原文标题:豆瓣9.9分,几乎无差评,深度学习神作“鱼书”系列第四弹强化学习来了!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

**《深度学习入门4:强化学习》**,深度学习“鱼书”系列的第四本力作,延续了系列前作的优点,以通俗易懂的语言、丰富的图、表和代码示例,带领读者从零开始掌握强化学习。

内容亮点:

  • 把握强化学习领域中的不变和变化,遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。
  • 采用原理与实践并重的讲解方式,帮助读者理解强化学习的理论和实践,并动手尝试代码实现。
  • 涵盖了从马尔科夫决策过程到深度学习在强化学习中的应用等内容,循序渐进,全面系统。

适合读者:

  • 对深度学习和强化学习感兴趣的初学者和入门者
  • 希望加深对强化学习理解的学习者和研究者
  • 想要探索深度学习前沿的开发者和工程师



怜星夜思:


1、强化学习在哪些领域有应用前景?
2、在《深度学习入门4:强化学习》中,作者是如何将原理与实践相结合的?
3、对于已经有一定深度学习基础的读者,阅读《深度学习入门4:强化学习》有什么益处?

原文内容

2018 年,第一次在日亚的网站上看到这本书时,完全被评论吸睛了,评论阵容大概是这样的。

这本被日本网友称为“神本”(即神作)的深度学习入门书,当年原版上市不到两年销量就突破了 10 万册,评论更是一致好评。“好懂、压倒性好懂、好懂得可怕!就连文科生都能看懂。”
在中文版出版后,这本书同样很受欢迎,目前累计销量已经达到 10万+册。真的印证了那句:“这是一本真正意义上的深度学习书。”这个神作就是深度学习“鱼书”。
延续了简单易懂的写作风格,深度学习“鱼书“系列在 2020 年和 2023 年分别推出了系列续作《深度学习进阶:自然语言处理》《深度学习入门2:自制框架》,这两本书不负众望,在读者中的口碑大好。
全系列豆瓣评分 9.0 以上,《深度学习入门2》在豆瓣上评分 9.9 分,接近满分。如此高的分数也印证了那些年读者的评论都是真的,它确实是深度学习最佳的入门书,即便你是零基础的新手也可以无压力地学习。

2024 年,在众多读者的期待下,“鱼书”系列又添一本新作《深度学习入门4:强化学习》。这本书作为深度学习鱼书第四弹,延续了“鱼书”系列好懂的讲解风格,着重讲解了强化学习相关的知识。全书 313 页,全彩印刷,阅读体验极佳,带领大家从零开始掌握强化学习。

《深度学习入门4:强化学习》

斋藤康毅 |著

郑明智 |译


深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。

内容概览


  • 把握潮流中的变与不变:在快速发展变化的深度学习领域,有变化的事物,有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝,有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法,自然而然地过渡到神经网络和深度学习,从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。
  • 内容丰富,讲解简明易懂:作为超高人气“鱼书”系列第四部作品,本书延续了这一系列的写作和讲解风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,能够让人非常信服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。
  • 原理与实践并重:本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特理论,奉行“只有做出来才能真正理解”的理念,将这一主题的每个构成要素都从“理论”和“实践”两个方面进行详尽解释,并鼓励读者动手尝试。与仅通过数学公式解释理论的图书不同,读者将通过实际运行本书代码获得许多令人惊叹的领悟。

本书目录提前一览:



作译者简介


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。著有“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。


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。

内页展示


全彩印刷,阅读体验极佳,搭配丰富的图、表、代码示例,学习起来一目了然。


读者评价

本書の最大の価値は、強化学習の手法全体の関係性が俯瞰できること

这本书的最大价值在于能够让读者从全局角度俯瞰强化学习方法的整体关系。


ベルマン方程式が根本的によくわからない方

对于无法理解贝尔曼方程的人来说,这本书将是一个突破口。


強化学習の基礎から、簡単なゲームを解く強化学習の実装までを紹介

这本书不仅涵盖了强化学习的基础知识,还详细介绍了如何通过强化学习来解决简单游戏的实现过程。

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最后奉上一张全家福!

此外,强化学习还可以在语言处理、图像识别、决策制定和自动驾驶等领域发挥作用。随着强化学习算法和技术的不断发展,其应用范围还将继续扩大。

例如,在介绍马尔科夫决策过程时,作者不仅解释了其基本概念,还提供了代码示例,演示了如何使用 Python 实现马尔科夫决策过程。同时,作者还提供了练习题,让读者尝试自己实现简单的马尔科夫决策过程。

强化学习在很多领域都有应用前景,如机器人控制、游戏、医学、金融和供应链优化等。在机器人控制中,强化学习可以帮助机器人学习如何在不确定和动态的环境中导航和执行任务。在游戏中,强化学习可以用于创建更智能、更具挑战性的对手。在医学中,强化学习可以用于个性化治疗计划和药物发现。在金融和供应链优化中,强化学习可以用于优化投资策略和物流网络。

这种原理与实践相结合的讲解方式,让读者既能理解强化学习的理论基础,又能掌握其实践应用,加深了对强化学习的理解。

总的来说,即使已经有一定深度学习基础,阅读《深度学习入门4:强化学习》仍然可以帮助读者拓展知识面、加深对深度学习的理解,并为实际应用做好准备。

此外,本书还提供了大量代码示例和练习题,帮助读者将理论知识转化为实际技能,为开发强化学习应用做好准备。对于希望在深度学习领域深入发展的读者来说,《深度学习入门4:强化学习》是一本不可多得的学习资源。

对于已经有一定深度学习基础的读者,阅读《深度学习入门4:强化学习》可以带来以下益处:

  • **拓展知识面:**强化学习是深度学习的一个重要分支,通过阅读本书,读者可以拓展自己的知识面,了解深度学习在强化学习领域中的应用。
  • **加深对深度学习的理解:**强化学习可以帮助读者加深对深度学习原理的理解,特别是对神经网络和深度学习在决策制定中的作用。
  • **为实际应用做好准备:**强化学习在实际应用中有着广泛的前景,通过阅读本书,读者可以了解强化学习在不同领域的应用案例,为自己的实际应用打下基础。

在《深度学习入门4:强化学习》中,作者采用了以下方法将原理与实践相结合:

  • **理论阐述:**作者首先阐述了强化学习的基本原理,包括马尔科夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法和时间差分法等。
  • **代码示例:**在阐述完理论原理后,作者提供了相应的代码示例,帮助读者理解如何将理论应用于实践。
  • **动手练习:**作者鼓励读者动手运行代码,并提供了练习题和项目,帮助读者巩固对知识的理解。

简单来说,强化学习在任何需要在不确定环境中做出决策并从经验中学习的任务中都有应用前景。例如,强化学习可以用于训练自动驾驶汽车在道路上行驶,训练机器人玩游戏,或训练聊天机器人与人类进行自然的对话。