Книги про навчання зміцненню

Я вже досить давно намагаюся зрозуміти навчання з підкріпленням, але я якось не в змозі уявити, як написати програму для навчання підкріплення для вирішення глобальної глобальної проблеми. Чи можете ви запропонувати мені кілька підручників, які допоможуть мені створити чітку концепцію зміцнення навчання?

Ось кілька хороших посилань на зміцнення навчання:

Класичний

Sutton RS, Barto AG. Навчання зміцненню: вступ. Кембридж, Массачусетс: Книга Бредфорда; 1998. 322 с.

Проект другого видання доступний безкоштовно: http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html

Рассел / Норвіг Глава 21:

Рассел SJ, Норвіг П, Девіс Е. Штучний інтелект: сучасний підхід. Річка Верхнього Сідла, штат Нью-Джерсі: Зал Прентісе; 2010 рік.

Більш технічна

Szepesvári C. Алгоритми для посилення навчання. Синтезні лекції з питань штучного інтелекту та машинного навчання. 2010; 4 (1): 1–103. http://www.ualberta.ca/~szepesva/RLBook.html

Берцекас ДП. Динамічне програмування та оптимальне управління. 4-е видання. Белмонт, Массачусетс: Афіна Наукова; 2007. 1270 с. Розділ 6, т. 2 доступний безкоштовно: http://web.mit.edu/dimitrib/www/dpchapter.pdf

Для останніх розробок

Wiering M, van Otterlo M, редактори. Навчання зміцненню. Берлін, Гейдельберг: Спрингер Берлін Гейдельберг; 2012 Доступно за посиланням: http://link.springer.com/10.1007/978-3-642-27645-3

Kochenderfer MJ, Amato C, Chowdhary G, How JP, Reynolds HJD, Thornton JR та ін. Прийняття рішень у невизначеності: теорія та застосування. 1 видання. Кембридж, штат Массачусетс: Преса MIT; 2015. 352 с.

Багатоагентне підкріплення навчання

Buşoniu L, Babuška R, Schutter BD. Навчання підсиленням з кількох агентів: огляд. В: Шрінівасан Д, Джейн ЛК, редактори. Інновації в багатоагентних системах та додатках - 1. Спрингер Берлін Гейдельберг; 2010 p. 183–221. Доступний з: http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-14435-6_7

Schwartz HM. Багатоагентне машинне навчання: підхід підкріплення. Хобокен, Нью-Джерсі: Вілі; 2014 рік.

Відео / Курси

Я б також запропонував курс Девіда Сілвер на YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PL5X3mDkKaJrL42i_jhE4N-p6E2Ol62Ofa

Існує безкоштовний онлайн-курс з посилення навчання за допомогою Udacity. Перевірка: Машинне навчання: Підсилення навчання

Мені дуже сподобалося підкріплення Leraning: вступ Річарда Саттона. Це забезпечує дуже хороший об'єднавчий погляд на RL, хоча він не згадує про новітні підходи (це з 1998 року).

Ви можете ознайомитися з моєю книгою - Hands-On Reinforcement Learning With Python, яка пояснює посилення навчання з нуля до сучасного алгоритму навчання глибокого підкріплення.

Весь код разом із поясненнями вже доступний у моєму рефінансі github. https://github.com/sudharsan13296/Hands-On-Reinforcement-Learning-With-Python