点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标

精彩内容不迷路

机器之心报道

由于太受欢迎，这本书先后出版了英文、中文简体和中文繁体三个版本。其覆盖内容的范围之广令帝国理工学院教授、香港浸会大学副校长郭毅可印象深刻。如今，这本书的中文简体版正式开放下载。

北京大学前沿计算研究中心助理教授董豪博士等编写了一本名为《Deep Reinforcement Learning: Foundamentals, Research and Applications》的英文书籍。该书于 2020 年 6 月由 Springer 发行，纸质版和电子版销售量都很大，电子版本下载量已经超过了 8 万册。

由于反响比较热烈，作者团队建立了读者交流群，很多读者都表示希望能有中文（简体）版本，还有港台地区的同学反映希望能有繁体字版本。因此，他们就把书翻译成了中文简体和繁体，并于 2021 年 6 月和 2022 年 1 月发行。其中，中文简体第一版一经发行已售罄，现已发行第二版。

为什么这本书如此受欢迎？我们先来看一下它的内容。

整本书共分为三个部分，覆盖了学习深度强化学习所需的所有内容。

第一部分（基础部分）介绍了强化学习的基础知识、常用的深度强化学习算法及其实现方法：

第二部分对精选的深度强化学习研究方向展开介绍，这对希望开展相关研究的读者非常有意义。

为了帮助读者更加深入地理解深度强化学习细节并把相关技术应用到实际中，第三部分仔细地讲述了大量应用的实现细节，例如机器人学习跑步、机械臂控制、下围棋、多智能体平台等等，并提供相关的开源代码。

可以看到，无论你是计算机科学专业背景、希望从零开始学习深度强化学习并开展研究课题和实践项目的学生，还是没有很强的机器学习背景、但是希望快速学习深度强化学习并将其应用到具体产品中的软件工程师，这本书都能帮到你。

当然，这么优秀的书籍离不开一个强大的编撰团队。该书作者团队全部为一线科研人员和开源社区成员，使用深度强化学习解决不同领域的问题。其中，董豪、丁子涵、仉尚航还是编者团队的成员。

《深度强化学习：基础、研究与应用》的作者团队。

团队的多样性使得该书风格对不同领域的读者更为友好，并对代码库进行支持和维护。

在谈及该书的写作历程时，该团队表示，「写这本书的工作量是巨大的，作者们的工作和学习都很忙，都是兼职写这本书，而且还有好几个配套的代码库，能够按计划完成已经挺不容易了。因此，我们探索并采用了开源的模式来写作，不过前后也花费了一年多的时间。」

下载方式

后台回复关键词

20220214

觉得不错，请点个在看呀