強化學習：基礎·理論·前沿

這本書深入探討了強化學習（Reinforcement Learning, RL）的核心理論與前沿，旨在為讀者提 供全面而系統的理解。全書分為九個章節，涵蓋從 基礎概念到前沿研究的廣泛內容。 章奠定了強化學習的基礎，詳細介紹了馬 爾可夫決策過程（MDP），以及與計算覆雜性相關的 重要方法，如值疊代、策略疊代等。讀者將掌握如 何通過貝爾曼方程分析決策過程的 性，同時了 解樣本覆雜性及其在實際應用中的重要性。 第二章則集中於經典的強化學習算法，包括策 略梯度方法、Q學習、DDPG和TD3等。每種算法不僅 被介紹，還分析了其優缺點，幫助讀者理解不同方 法的適用場景及其在實際應用中的表現。 第三章引入了基於采樣的強化學習方法，探討 生成模型的構建與應用。通過對重參數化技術的講 解，讀者可以 深入地理解采樣模型在強化學習中 的重要性。 第四章圍繞模仿學習展開，探討行為克隆、逆 向強化學習及對抗模仿學習等技術。這一章節強調 了模仿學習在模擬和訓練智能體方面的潛力及其挑 戰。 第五章則聚焦於值分布式強化學習，介紹了 QR-DQN、IQN等 算法。這些方法為強化學習提 供了 為精細的價值評估，使得智能體能夠 好地 處理覆雜任務中的風險與不確定性。 第六章介紹了元強化學習，探討了如何通過再 生核希爾伯特空間（RKHS）和變分自編碼器（VAE ）等方法，提高學習效率和適應性。 第七章涉及增量強化學習的概念與方法，討論 了災難性遺忘等問題，並介紹當前 研究及解決 方案。 第八章與第九章則探索了大模型與 Transformer在強化學習中的應用，尤其是如何結 合大語言模型提升智能體的決策能力和靈活性。 全書不僅為強化學習的研究者和從業者提供了 深入的理論支持，還結合了豐富的實例與應用，適 合希望提升自身理解和應用能力的讀者。通過這本 書，您將能 全面地掌握強化學習的理論、技術和 未來發展方向。