《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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 内容连贯:各章节之间联系紧密,循序渐进地展开。

书籍章节结构图

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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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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