本书介绍
深度强化学习最近引起了很多关注。在自动驾驶、玩游戏、分子重组和机器人等各种活动中都取得了令人印象深刻的成果。在所有这些领域，计算机程序已经教会了自己解决难题。他们已经学会了驾驶模型直升机和表演特技飞行动作，如盘旋和翻滚。在某些应用中，它们甚至比最优秀的人类还要优秀，比如在围棋、扑克和星际争霸中。
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深度强化学习探索复杂环境的方式让我们想起了儿童是如何学习的，通过顽皮地尝试事物，获得反馈，然后再次尝试。计算机似乎真正拥有人类学习的方方面面；这触及了人工智能梦想的核心。研究上的成功并没有被教育工作者所忽视，大学已经开始提供这方面的书。
本书的目的是提供深度强化学习领域的全面概述。本书是为人工智能的研究生，以及希望更好地理解深度强化学习方法及其挑战的研究人员和从业人员编写的。我们假设学生对计算机科学和人工智能有大学水平的理解；本书的编程语言是Python。我们描述了深度强化学习的基础、算法和应用。涵盖了已建立的无模型和基于模型的方法，它们构成了该领域的基础。发展很快，我们还涵盖了高级主题:深度多代理强化学习，深度分层强化学习和深度元学习。
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