實作現代強化學習方法：深度Q網路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero…
強化學習（RL）的最新發展，結合使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣地」解決複雜問題這方面，取得了前所未有的進步。Google團隊利用演算法來玩知名的Atari街機遊戲，並擊敗了它們，這可以說是讓RL領域發光發熱的重要推手，而世界各地的研究人員正馬不停蹄地研發各種新的想法。
《動手做深度強化學習》綜合性地介紹了最新的DL工具與它們的限制。讀者將評估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它們應用於真實的環境之中。本書使用Atari虛擬遊戲和一般家庭常玩的Connect4遊戲作為範例。除了介紹RL的基礎知識之外，作者亦詳述如何製作智慧型學習代理人等專業知識，讓讀者在面對一系列艱鉅的真實世界挑戰時，能游刃有餘。本書也會說明如何在網格世界（grid world）環境中實作Q學習、如何讓代理人學會買賣和交易股票，並學習聊天機器人是如何使用自然語言模型與人類對話的。
在這本書中，你將學到：
? 了解結合了RL的DL內容，並實作複雜的DL模型
? 學習RL的基礎：馬可夫決策過程
? 評估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG
強化學習（RL）的最新發展，結合使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣地」解決複雜問題這方面，取得了前所未有的進步。Google團隊利用演算法來玩知名的Atari街機遊戲，並擊敗了它們，這可以說是讓RL領域發光發熱的重要推手，而世界各地的研究人員正馬不停蹄地研發各種新的想法。
《動手做深度強化學習》綜合性地介紹了最新的DL工具與它們的限制。讀者將評估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它們應用於真實的環境之中。本書使用Atari虛擬遊戲和一般家庭常玩的Connect4遊戲作為範例。除了介紹RL的基礎知識之外，作者亦詳述如何製作智慧型學習代理人等專業知識，讓讀者在面對一系列艱鉅的真實世界挑戰時，能游刃有餘。本書也會說明如何在網格世界（grid world）環境中實作Q學習、如何讓代理人學會買賣和交易股票，並學習聊天機器人是如何使用自然語言模型與人類對話的。
在這本書中，你將學到：
? 了解結合了RL的DL內容，並實作複雜的DL模型
? 學習RL的基礎：馬可夫決策過程
? 評估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG
