《Easy RL:强化学习教程》读后感摘抄

发布者:溱湖之恋 2022-2-27 14:38

《Easy RL:强化学习教程》是一本由王琦 / 杨毅远 / 江季著作,人民邮电出版社出版的平装图书,本书定价:109.90元,页数:192,特精心从网络上整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。

《Easy RL:强化学习教程》读后感(一):强烈推荐这本强化学习教程

强烈推荐这本强化学习教程,最开始上手强化学习的时候很多教材内容都是英文,对于初学者来说上手并不友好,通过github找资料发现了这本强化学习教程,语言都很通俗易懂,从基础讲起并且配有详细的代码和练习,极大帮助了强化学习的理论学习和代码实践能力,期待该书的纸质版正式出版能体验更好的强化学习教程。

《Easy RL:强化学习教程》读后感(二):强烈推荐

关注Easy RL很长时间了,也算是老读者了,这本书读起来很系统,由浅入深,配合实例讲解算法,让我感觉能更为深刻地理解每个算法,学习了之后,真的没有感觉到很枯燥,和别的教程书有挺大区别,确实是目前读过的最好的教程书。同时在github上也看到相应的电子教程,整理的非常详尽和系统,一目了然,配备上代码,对于初学者实战也是有相当大的助益。

《Easy RL:强化学习教程》读后感(三):算法实验参考的不二之选!

之前学习强化学习的时候一直没有找到合适的教程,总是不能够系统地学习。感谢三位作者的付出,将比较晦涩难学的强化学习深入浅出地讲述出来。章节安排也比较合理,从简单的Q学习算法,再到深度Q学习,紧接着演员-评论家算法,一步一步层层递进,最后讲述了一篇经典的论文。此外本书附属代码也较为通俗易懂,是算法实验参考的不二之选!

《Easy RL:强化学习教程》读后感(四):推荐强化学习入门

强化学习一开始在心理学领域,强调让受试通过奖励与惩罚机制在多轮游戏中学会一些操作。常见的有小老鼠道路选择,猩猩交换物品等实验。计算机中的强化学习理念也大致相同。读完这本书中介绍与代码实践,可以很快的入门,真正做到了easy。读完这本书入门后,还想继续深入,课程方面推荐Deepmind的RL课程,书籍除了这本也推荐《Reinforcement Learning- An Introduction》基本上是必读书目了,视频推荐李宏毅的深度强化学习。

《Easy RL:强化学习教程》读后感(五):目前看过的最好的中文强化学习读本

作为强化学习的中文资料,该书避免了外文资料直接翻译造成的阅读不适,书的内容讲授和展开和书名很贴近:Easy Reinforcement Learning,从最基本的马尔可夫决策过程开始,文字用语全部很白话,只要有最基本的概率论知识,学习曲线的陡峭程度会降低很多。此外知识展开按照表格Q-learning(价值学习)—策略梯度(策略学习)—引入深度网络—改进深度Q-learning—Actor-Critic的顺序,知识体系比较完整,最重要的是提供了相应的python代码,理论和实践结合得比较好,市面上机器学习方向的读本大多数要么倾向于理论知识,要么倾向于代码实践,该书在两部分的权衡方面做的较好,每章的最后还有”习题“以及”面试题“作为一章知识的总结,整体的观感很舒服。

《Easy RL:强化学习教程》读后感(六):最适合入门的强化学习教程

21年开学刚接触强化学习时,四处寻找教材。其中最多人推荐的肯定是sutton的经典书籍《强化学习》,但是学完一轮后回过头再来看,这本书绝对不适合没有强化学习基础的人。还有的推荐《深入浅出强化学习:远离入门》,但这本书上错误百出,很多公式的推导让人一头雾水。

偶然在GitHub发现Easy RL,顿时有种柳暗花明又一村的感觉,虽然不同章节的作者不尽相同,风格略有差异。但每一章都聚集其他教材的精华,公式推导非常详细,配合大量生动的图解,使得难以入门的强化学习变得清晰易懂。每一章都精心打磨,循序渐进地讲解了强化学习的基本框架。

希望后期能够推出强化学习落地方面的书籍。

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