深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與實(shí)踐：基于PyTorch的實(shí)現(xiàn)

第1章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介\t1
1．1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的歷史\t1
1．1．1 人工智能的歷史\t1
1．1．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和人工智能的關(guān)系\t4
1．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念\t8
1．2．1 智能體相關(guān)概念\t8
1．2．2 馬爾可夫決策過(guò)程\t9
1．2．3 動(dòng)作價(jià)值函數(shù)和狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值函數(shù)\t11
1．3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的分類(lèi)\t12
1．3．1 基于模型的（Model-Based）和無(wú)模型的（Model-Free）\t13
1．3．2 基于策略的（Policy-Based）和基于價(jià)值的（Value-Based）\t13
1．3．3 在線（On-policy）算法和離線（Off-policy）算法\t13
1．4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念\t14
1．5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)\t15
1．6 蒙特卡洛梯度估計(jì)\t15
1．7 總結(jié)\t19
第2章 深入了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)\t20
2．1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本要素\t20
2．1．1 馬爾可夫決策過(guò)程和回溯圖\t20
2．1．2 貪心策略和最優(yōu)策略\t22
2．1．3 最優(yōu)策略的迭代算法\t24
2．2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索和利用\t26
2．3 策略迭代和價(jià)值迭代\t32
2．3．1 策略迭代\t32
2．3．2 價(jià)值迭代\t33
2．4 貝爾曼方程及其應(yīng)用\t35
2．5 總結(jié)\t37
第3章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t38
3．1 簡(jiǎn)單的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t39
3．1．1 網(wǎng)格世界（Grid World）\t39
3．1．2 多臂賭博機(jī)（Multi-armed Bandit）\t40
3．1．3 井字棋（Tic-Tac-Toe）\t40
3．2 OpenAI Gym環(huán)境\t47
3．2．1 Gym環(huán)境的安裝和基本接口\t47
3．2．2 Gym的經(jīng)典控制環(huán)境\t50
3．2．3 Gym的Atari強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t53
3．2．4 Gym的MuJoCo環(huán)境\t55
3．2．5 自定義Gym強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t57
3．3 DeepMind Lab強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t60
3．4 其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t63
3．4．1 PySC2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t63
3．4．2 OpenSpiel強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境\t66
3．5 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介\t68
3．5．1 Dopamine框架\t68
3．5．1 ReAgent框架\t70
3．6 總結(jié)\t71
第4章 深度Q函數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法\t72
4．1 經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡(luò)算法（DQN）\t72
4．1．1 DQN算法理論背景\t73
4．1．2 DQN模型結(jié)構(gòu)\t75
4．1．3 DQN模型的輸入\t78
4．1．4 DQN模型的訓(xùn)練\t80
4．1．5 結(jié)合DQN算法的采樣和模型的訓(xùn)練\t82
4．2 雙網(wǎng)絡(luò)Q學(xué)習(xí)算法（Double Q-Learning）\t84
4．2．1 算法原理\t84
4．2．2 算法實(shí)現(xiàn)\t86
4．2．3 算法效果\t88
4．3 優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（Prioritized Experience Replay）\t89
4．3．1 算法原理\t89
4．3．2 算法實(shí)現(xiàn)\t92
4．3．3 算法效果\t95
4．4 競(jìng)爭(zhēng)DQN算法（Duel DQN）\t96
4．4．1 算法原理\t98
4．4．2 算法實(shí)現(xiàn)\t99
4．4．3 算法效果\t102
4．5 分布形式的DQN算法（Distributional DQN）\t103
4．5．1 分類(lèi)DQN模型\t103
4．5．2 分類(lèi)DQN模型算法實(shí)現(xiàn)\t106
4．5．3 分類(lèi)DQN模型算法效果\t110
4．5．4 分位數(shù)回歸DQN模型\t111
4．5．5 分位數(shù)回歸DQN模型算法實(shí)現(xiàn)\t112
4．5．6 分位數(shù)回歸DQN模型算法效果\t115
4．5．7 分類(lèi)DQN模型小結(jié)\t116
4．6 彩虹算法（Rainbow）\t117
4．6．1 彩虹算法對(duì)DQN的優(yōu)化\t117
4．6．2 彩虹算法的部分實(shí)現(xiàn)\t120
4．6．3 彩虹算法的模型效果\t125
4．7 總結(jié)\t128
第5章 策略梯度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法\t129
5．1 經(jīng)典策略梯度算法（VPG）\t130
5．1．1 算法原理\t130
5．1．2 基于離散動(dòng)作空間算法的模型實(shí)現(xiàn)\t132
5．1．3 基于離散動(dòng)作空間算法的運(yùn)行結(jié)果\t137
5．1．4 基于連續(xù)動(dòng)作空間算法的實(shí)現(xiàn)\t138
5．1．5 基于連續(xù)動(dòng)作空間算法的運(yùn)行結(jié)果\t143
5．1．6 小結(jié)\t144
5．2 優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論家算法（A2C和A3C）\t145
5．2．1 算法原理\t145
5．2．2 泛化優(yōu)勢(shì)估計(jì)（Generalized Advantage Estimation）\t147
5．2．3 熵正則化方法\t149
5．2．4 優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論家算法的實(shí)現(xiàn)（離散動(dòng)作空間）\t149
5．2．5 優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論家算法運(yùn)行效果（離散動(dòng)作空間）\t158
5．2．6 算法實(shí)現(xiàn)（連續(xù)動(dòng)作空間）\t158
5．2．7 運(yùn)行效果（連續(xù)動(dòng)作空間）\t160
5．2．8 異步優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論家算法的實(shí)現(xiàn)\t160
5．2．9 異步優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論家算法的效果\t164
5．3 置信區(qū)間策略?xún)?yōu)化算法\t165
5．3．1 算法原理\t166
5．3．2 近端策略?xún)?yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)\t172
5．3．3 近端策略?xún)?yōu)化算法的效果（離散動(dòng)作空間）\t174
5．4 克羅內(nèi)克分解近似置信區(qū)間算法（ACKTR）\t175
5．4．1 算法原理\t175
5．4．2 算法實(shí)現(xiàn)\t179
5．4．3 算法效果\t183
5．5 軟演員-評(píng)論家算法（SAC）\t184
5．5．1 算法的基本原理\t184
5．5．2 算法的實(shí)現(xiàn)（連續(xù)動(dòng)作空間）\t186
5．5．3 算法的效果（連續(xù)動(dòng)作空間）\t193
5．6 總結(jié)\t194
第6章 其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法\t195
6．1 噪聲網(wǎng)絡(luò)（Noisy Networks）\t195
6．1．1 噪聲網(wǎng)絡(luò)的原理\t195
6．1．2 噪聲網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)\t197
6．1．3 噪聲網(wǎng)絡(luò)的效果\t201
6．2 深度確定性策略梯度算法（DDPG）\t203
6．2．1 算法原理\t203
6．2．2 算法實(shí)現(xiàn)\t205
6．2．3 算法效果\t209
6．3 雙延遲深度確定性策略梯度算法（TD3）\t210
6．3．1 算法原理\t210
6．3．2 算法實(shí)現(xiàn)\t211
6．3．3 算法效果\t213
6．4 蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）\t214
6．4．1 算法原理\t214
6．4．2 算法的基本步驟\t215
6．4．3 算法使用的模型\t219
6．4．4 算法的博弈樹(shù)表示\t221
6．4．5 算法的搜索執(zhí)行過(guò)程\t222
6．5 總結(jié)\t225
第7章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在實(shí)踐中的應(yīng)用\t226
7．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索（NAS）\t226
7．1．1 算法原理\t226
7．1．2 算法效果\t229
7．1．3 總結(jié)\t230
7．2 超分辨率模型 （SRGAN）\t230
7．2．1 算法原理\t231
7．2．2 總結(jié)\t232
7．3 序列生成模型（SeqGAN）\t233
7．3．1 算法原理\t233
7．3．2 總結(jié)\t235
7．4 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)\t235
7．4．1 推薦系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建\t236
7．4．2 推薦系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法\t237
7．4．3 總結(jié)\t238
7．5 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交易系統(tǒng)\t239
7．5．1 算法原理\t239
7．5．2 總結(jié)\t241
7．6 總結(jié)\t241
附錄A 本書(shū)使用的數(shù)學(xué)符號(hào)\t242
參考文獻(xiàn)\t244