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强化学习的数学原理
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：赵世钰|责编:郭赛出版社：清华大学
本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。
人民币：RMB 108.00 元售价：NT$ 432.00 元

深度强化学习原理与实践
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：陈喆|责编:白立军//常建丽出版社：清华大学
本书从原理的角度，力求讲解清楚深度学习、强化学习、深度强化学习中的一些精选方法，并从实践的角度，通过一系列循序渐进的原创实验，引领读者独立编程实现这些方法，以期为读者精通深度强化学习并应用深度强化学习方法解决实际问题奠定坚实基础。本书不仅适合计算机科学与技术、人工智能、物联网工程、数据科学与大数据、软件工程、通信工程、电子信息、机器人工程、自动化、智能制造等相关专业高年级本科生及研究生教学与自学使用，也适合机器学习等领域的从业者、科研人员及爱好者自学与参考使用。
人民币：RMB 59.00 元售价：NT$ 236.00 元

强化学习基础原理与应用
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:张百珂|责编:魏莹出版社：清华大学
本书循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。《强化学习基础、原理与应用》共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-learning与贝尔曼方程、时序差分学习和 SARSA算法、DQN算法、 DDQN算法、竞争DQN算法、REINFORCE算法、 Actor-Critic算法、PPO算法、TRPO算法、连续动作空间的强化学习、值分布式算法、基于模型的强化学习、多智能体强化学习实战： Predator-Prey游戏及自动驾驶系统。本书内容简洁而不失技术深度，以极简的文字介绍了复杂的案例，易于阅读和理解。本书适用于已经了解 Python语言基础语法的读者，想进一步学习强化学习、机器学习、深度学习及相关技术的读者，还可作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的教材使用。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

深度强化学习/图灵原创
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：王树森//黎彧君//张志华|责编:刘美英出版社：人民邮电
丛书项：图灵原创
本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C 、TRPO、DDPG、 AlphaGo等。本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。
人民币：RMB 129.80 元售价：NT$ 519.20 元

图强化学习(原理与实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨//申美莹出版社：清华大学
图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：第一部分（第1～3章）介绍图强化学习研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第 4～7章）介绍图强化学习基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学习）；第三部分（第8～10章）介绍图强化学习模型框架和应用实践案例，并进行总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。本书可作为高等院校计算机、图数据挖掘及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对图强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
人民币：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

强化学习的数学原理(英文版)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：赵世钰|责编:郭赛出版社：清华大学
本书从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具，包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后推广到基于函数逼近的强化学法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法，并不强调算法的编程实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景，仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础，本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业或研究所的从业者。
人民币：RMB 118.00 元售价：NT$ 472.00 元

深度强化学习算法原理与实战(基于MATLAB)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:郑一|责编:张赛//耍利娜出版社：化学工业
本书在详细阐述强化学习基本概念与基本理论的基础上，循序渐进地介绍了深度强化学习各常用算法的基本思想、算法伪代码、算法实现、基于实例的算法演示与程序分析等内容。具体介绍了Q-learning算法求解最优路径问题，SARSA算法求解最优安全路径问题，策略迭代算法求解两地租车最优调度问题，价值迭代算法求解最优路径问题，DQN算法求解平衡系统的最优控制问题，PG算法求解双积分系统的最优控制问题，AC类算法求解股票交易的最优推荐策略，SAC算法求解机器人手臂控球平衡问题，PPO 算法求解飞行器平稳着陆最优控制问题，DDPG算法求解四足机器人行走控制策略问题，TD3算法求解PID控制器参数整定问题，多智能体强化学习的基本概念与基本方法，MAPPO算法求解多智能体协作运送物体问题，IPPO算法与MAPPO算法求解协作竞争探索区域问题，MADDPG与DDPG算法求解车辆路径跟踪控制问题。本书可作为高等院校深度强化学习课程的教材，亦可作为本科生毕业设计、研究生项目设计和广大科研人员的技术参考用书。
人民币：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

5G通信系统定位技术原理与方法/5G增强技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：编者:孙韶辉//任斌//达人//范绍帅|责编:王海月出版社：人民邮电
丛书项：5G增强技术丛书
本书着重向读者介绍5G 通信系统定位技术和标准设计，包括蜂窝网络定位技术发展概述、蜂窝网络定位技术基础、5G位置服务架构和信令过程，以及基于5G NR信号的下行、上行和上下行联合定位技术。此外，本书还向读者介绍了5G蜂窝网络和非蜂窝网络的融合定位技术、5G NR载波相位定位技术，以及5G定位标准的进展和发展趋势展望等。通过本书，读者可以了解 5G NR从Release 15到 Release 17定位标准的设计方法和特点，以及对5G Release 18后续版本和6G的发展趋势展望，对于5G通信系统定位技术的研究与应用具有参考意义。
人民币：RMB 129.80 元售价：NT$ 519.20 元

深度强化学习(算法原理与金融实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨出版社：清华大学
深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如 AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4 部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4 章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
人民币：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

深度强化学习实践(原书第2版)/智能系统与技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(俄)马克西姆·拉潘|责编:王春华//李忠明|译者:林然//王薇出版社：机械工业
丛书项：智能系统与技术丛书
本书包括新的强化学习工具和技术，介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。本书较上一版新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的 TextWorld环境、高级探索技术等。学完本书，你将对这个新兴领域的前沿技术有深刻的理解。此外，你将获得对深度Q-network、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等领域的可行洞见，还将学会如何构建经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过逐步代码优化在短短30分钟的训练后解决 Pong环境问题。简而言之，本书将帮助你探索强化学习中令人兴奋的复杂主题，让你通过实例获得经验和知识。通过阅读本书，你将： ·了解强化学习的深度学习上下文并实现复杂的深度学习模型。 ·学会评估强化学习的方法，包括交叉熵、DQN、 actor-critic、TRPO、PPO、 DDPG、D4PG等。 ·学会构建经过强化学习方法训练的、价格低廉的硬件机器人。 ·研究Microsoft的 TextWorld环境，这是一个文字冒险游戏平台。 ·学会在强化学习中使用离散优化来解决魔方问题。 ·学会教你的智能体使用 AlphaGo Zero玩四子连横棋。 ·探索有关Al聊天机器人等主题的较新深度强化学习技术。 ·研究先进的探索技术，包括噪声网络和网络蒸馏技术。
人民币：RMB 149.00 元售价：NT$ 596.00 元

强化学习(原理与Python实战)/智能系统与技术丛书
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：肖智清|责编:杨福川//李乐出版社：机械工业
丛书项：智能系统与技术丛书
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。全书从逻辑上分为三部分。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的 TensorFlow和PyTorch对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好地了解强化学习研究的全貌。
人民币：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

强化学习(从原理到实践)/跟我一起学人工智能
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：李福林|责编:赵佳霓出版社：清华大学
丛书项：跟我一起学人工智能
本书是对强化学习算法的综合性讲解书籍，内容包括主要的强化学习算法的实现思路讲解，以及主要的优化方法的原理讲解。本书介绍的每个算法都分为原理讲解和代码实现两部分，代码实现是为了通过实验验证原理部分的可行性。通过本书的学习，读者可以快速地了解强化学习算法的设计原理，掌握强化学习算法的实现过程，并能研发属于自己的强化学习算法，了解各个算法的优缺点，以及各个算法适用的场景。本书共18章，分为强化学习基础篇（第1章和第2章）介绍了强化学习中的基本概念。强化学习基础算法篇（第3～6章）介绍了Q Learning算法、SARSA算法、DQN算法、Reniforce算法。强化学习高级算法篇（第7～12章）介绍了AC演员评委算法、A2C优势演员评委算法、PPO近端策略优化算法、DDPG深度确定性策略梯度算法、TD3双延迟深度确定性策略梯度算法、 SAC柔性演员评委算法、模仿学习算法。多智能体篇（第13章和第14章），介绍了在一个系统中存在多智能体时，各个智能体之间的合作、对抗等关系，以及各个智能体之间的通信策略。扩展算法篇（第15～17章）介绍了CQL离线学习算法、 MPC环境学习算法、HER目标导向算法。SB3强化学习框架篇（第18章），介绍了强化学习框架SB3的使用方法。本书将使用最简单浅显的语言，带领读者快速地了解各个主要的强化学习算法的设计思路，以及实现过程。通过本书各个章节的学习，读者可以掌握主流的强化学习算法的原理和实现方法，能够让读者知其然也知其所以然，做到融会贯通。
人民币：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

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