深入淺出強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理入門(mén)

1 緒論 1
1.1 這是一本什么書(shū) 1
1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以解決什么問(wèn)題 2
1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)如何解決問(wèn)題 4
1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分類及發(fā)展趨勢(shì) 5
1.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)仿真環(huán)境構(gòu)建 7
1.5.1 gym安裝及簡(jiǎn)單的demo示例 8
1.5.2 深入剖析gym環(huán)境構(gòu)建 10
1.6 本書(shū)主要內(nèi)容及安排 12
第一篇 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 17
2 馬爾科夫決策過(guò)程 18
2.1 馬爾科夫決策過(guò)程理論講解 18
2.2 MDP中的概率學(xué)基礎(chǔ)講解 26
2.3 基于gym的MDP實(shí)例講解 29
2.4 習(xí)題 34
3 基于模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法 36
3.1 基于模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法理論 36
3.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)講解 47
3.2.1 線性方程組的迭代解法 47
3.2.2 壓縮映射證明策略評(píng)估的收斂性 49
3.3 基于gym的編程實(shí)例 52
3.4 最優(yōu)控制與強(qiáng)化學(xué)習(xí)比較 54
3.5 習(xí)題 56
第二篇 基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 57
4 基于蒙特卡羅的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 58
4.1 基于蒙特卡羅方法的理論 58
4.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) 67
4.3 基于Python的編程實(shí)例 71
4.4 習(xí)題 74
5 基于時(shí)間差分的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 75
5.1 基于時(shí)間差分強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法理論講解 75
5.2 基于Python和gym的編程實(shí)例 83
5.3 習(xí)題 87
6 基于值函數(shù)逼近的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 88
6.1 基于值函數(shù)逼近的理論講解 88
6.2 DQN及其變種 94
6.2.1 DQN方法 94
6.2.2 Double DQN 100
6.2.3 優(yōu)先回放（Prioritized Replay） 102
6.2.4 Dueling DQN 104
6.3 函數(shù)逼近方法 105
6.3.1 基于非參數(shù)的函數(shù)逼近 105
6.3.2 基于參數(shù)的函數(shù)逼近 111
6.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 117
6.4 習(xí)題 123
第三篇 基于直接策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 125
7 基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 126
7.1 基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法理論講解 126
7.2 基于gym和TensorFlow的策略梯度算法實(shí)現(xiàn) 134
7.2.1 安裝Tensorflow 135
7.2.2 策略梯度算法理論基礎(chǔ) 135
7.2.3 Softmax策略及其損失函數(shù) 136
7.2.4 基于TensorFlow的策略梯度算法實(shí)現(xiàn) 138
7.2.5 基于策略梯度算法的小車(chē)倒立擺問(wèn)題 141
7.3 習(xí)題 141
8 基于置信域策略優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 142
8.1 理論基礎(chǔ) 143
8.2 TRPO中的數(shù)學(xué)知識(shí) 153
8.2.1 信息論 153
8.2.2 優(yōu)化方法 155
8.3 習(xí)題 164
9 基于確定性策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 165
9.1 理論基礎(chǔ) 165
9.2 習(xí)題 170
10 基于引導(dǎo)策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 171
10.1 理論基礎(chǔ) 171
10.2 GPS中涉及的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 178
10.2.1 監(jiān)督相LBFGS優(yōu)化方法 178
10.2.2 ADMM算法 179
10.2.3 KL散度與變分推理 183
10.3 習(xí)題 184
第四篇 強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究及前沿 185
11 逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí) 186
11.1 概述 186
11.2 基于最大邊際的逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí) 187
11.3 基于最大熵的逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí) 194
11.4 習(xí)題 201
12 組合策略梯度和值函數(shù)方法 202
13 值迭代網(wǎng)絡(luò) 207
13.1 為什么要提出值迭代網(wǎng)絡(luò) 207
13.2 值迭代網(wǎng)絡(luò) 210
14 基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法：PILCO及其擴(kuò)展 214
14.1 概述 214
14.2 PILCO 216
14.3 濾波PILCO和探索PILCO 226
14.3.1 濾波PILCO算法 227
14.3.2 有向探索PILCO算法 230
14.4 深度PILCO 232
后記 235
參考文獻(xiàn) 237