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Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning – 强化学习数学基础教材

《Mathematical Foundations of Reinforcement Learning》是由清华大学出版的强化学习教材,系统性强,内容循序渐进,适合不同层次的学习者。书中从最基本的概念讲起,逐步深入到...

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AI交流(进群备注:)

《Mathematical Foundations of Reinforcement Learning》是由清华大学出版的强化学习教材,系统性强,内容循序渐进,适合不同层次的学习者。书中从最基本的概念讲起,逐步深入到更高级的算法,包括蒙特卡洛方法、时序差分学习、策略梯度方法以及深度Q网络等。教材配有视频讲解和开源代码,帮助读者更直观地理解数学概念并将其转化为实际应用。

功能:

  • 1. 系统性强,内容循序渐进
  • 2. 配有视频讲解,适合不同层次的学习者
  • 3. 涵盖从基本概念到高级算法的完整内容
  • 4. 完整数学推导,讲解方式基础友好但不失深度
  • 5. 配套视频课程,帮助更直观地理解数学概念
  • 6. 开源代码和学习笔记,多种语言实现
  • 7. 业内大佬贡献的高质量代码
  • 8. 数学推导与通俗讲解相结合,适合初学者和进阶者
  • 9. 包含许多基于网格世界任务的例证性例子,帮助读者更好地理解相关主题
  • 10. 在介绍算法时,分离核心思想与复杂性,帮助读者更好地掌握算法的核心思想

特点:

  • 1. 作为强化学习的教材,系统学习强化学习的数学基础
  • 2. 通过视频课程直观理解数学概念并将其转化为实际应用
  • 3. 参考开源代码和学习笔记,实践强化学习算法
  • 4. 作为深度强化学习的参考书,学习高级算法如DQN、策略梯度方法等
  • 5. 通过配套视频课程补充书籍内容,加深理解
  • 6. 适合对强化学习感兴趣的高年级本科生、研究生、研究人员和从业人员
  • 7. 无需强化学习背景,从最基本的概念开始介绍
  • 8. 适合已有强化学习背景的读者,帮助更深入地理解某些主题或提供不同视角
  • 9. 要求读者具备一定的概率论和线性代数知识,附录中包含所需数学的基础知识

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