深度强化学习实践（原书第2版）

作者简介

内容简介

本书包括新的强化学习工具和技术，介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。 本书较上一版新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的TextWorld环境、高级探索技术等。学完本书，你将对这个新兴领域的前沿技术有深刻的理解。 此外，你将获得对深度Q-network、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等领域的可行洞见，还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过逐步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境问题。 简而言之，本书将帮助你探索强化学习中令人兴奋的复杂主题，让你通过实例获得经验和知识。