《强化学习的数学基础》：深入浅出的数学视角
Ray一本全新的强化学习教材
近日,一本名为《强化学习的数学基础》(Mathematical Foundations of Reinforcement Learning)的新书引起了广泛关注。该书由西湖大学赵世钰教授编著,旨在从数学角度为读者提供一个友好而深入的强化学习入门指南。
书籍特色
这本书具有以下几个突出特点:
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数学视角：从数学的角度介绍强化学习,帮助读者不仅了解算法流程,还能理解算法设计的初衷和有效性原理。
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深入浅出：数学深度经过精心控制,以确保内容通俗易懂。读者可以根据兴趣选择性阅读灰色框中的进阶内容。
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丰富示例：书中包含大量基于网格世界任务的实例,便于理解概念和算法。
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突出核心：在介绍算法时,着重突出核心思想,避免繁琐细节的干扰。
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内容连贯：各章节之间联系紧密,循序渐进地展开。
适读人群
本书适合对强化学习感兴趣的高年级本科生、研究生、研究人员和从业者阅读。无需具备强化学习背景,但需要一定的概率论和线性代数基础。
配套资源
除了书籍本身,作者还提供了丰富的配套资源:
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英文视频课程：作者正在制作英文版视频课程,预计2024年完成。
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中文视频课程：B站和YouTube上已有完整的中文版视频课程,累计播放量超80万。
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代码实现：GitHub上有热心读者提供的Python、R、C++等多语言代码实现。
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学习笔记：网上有多位读者分享的中英文学习笔记。
作者介绍
赵世钰教授目前在西湖大学任教,自2019年起一直在教授研究生级别的强化学习课程。这 本书正是他为学生准备的讲义基础上发展而来的。
结语
《强化学习的数学基础》为读者提供了一个数学视角下的强化学习入门之路。通过深入浅出的讲解和丰富的配套资源,相信这本书能够帮助更多人顺利进入这一激动人心的研究领域。无论你是初学者还是有一定基础的读者,都可以在这本书中获得新的收获和启发。
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