今天推荐 Richard S. Sutton 教授与 Andrew G. Barto 教授合著的《强化学习导论(第二版)》, Richard S. Sutton 就职于iCORE大学计算机科学系,是强化学习领域的专家,其在强化学习领域的著作“Reinforcement Learning”一直是认为是强化学习方面的圣经,本书官网为:

http://www.incompleteideas.net/book/the-book.html

可以在官网直接下载该书第二版PDF电子版及相关资料,总计有80多M,548页。

需要的同学也可以按照以下方式获取,同时包括该书的其他相关资料:

​关注下方公众号,后台回复 RLBook 即可获取百度网盘地址:

该书有一份对应的 Python 代码实现,感兴趣的同学可以参考(GitHub链接):

https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction

作者介绍

Richard S. Sutton是加拿大的一个计算机科学家,当前任职于iCORE大学计算机科学系。Sutton是强化学习领域巨擘,在temporal difference learning, policy gradient methods, the Dyna architecture等方面都有重大贡献。自2003年起,Sutton就出任iCORE大学计算机科学系的教授,在这里他领导了强化学习和人工智能实验室(RLAI)。

https://www.ualberta.ca/science/about-us/contact-us/faculty-directory/rich-sutton

Andrew Barto 是Massachusetts大学Amherst分校的教授, 已于2012年退休.

退休前, 他是Massachusetts大学Amherst分校自治学习实验室主任.

目前, 他是Massachusetts大学神经科学和行为项目的准会员, Neural Computation 副主编, Machine Learning Research杂志顾问,  Adaptive Behavior的编辑.

Barto教授是美国科学促进会会员,IEEE Fellow, 以及神经科学学会会员.

他因强化学习领域的贡献而获得2004年IEEE神经网络协会先锋奖, IJCAI-17杰出研究奖.

他在期刊,书籍,会议和研讨会中发表论文一百多篇。他与Richard Sutton共同编写了 “Reinforcement Learning: An Introduction,” MIT Press 1998,迄今已收到超过25,000次引用。本书的第二版已发布。

履历:

Massachusetts大学的计算机科学系主任—– 2007-2011年

Massachusetts大学的计算机科学系教授—– 1991年

Massachusetts大学的计算机科学系副教授—– 1982年

Massachusetts大学的计算机科学系博士后—– 1977年

获Michigan大学数学专业学士学位—– 1970年

获Michigan大学计算机科学专业博士学位—– 1975年

http://www-all.cs.umass.edu/~barto/

资料获取方式,该书官网或者关注下方公众号,回复 RLbook 即可获取该书最新版PDF百度网盘地址:

作者 pythonage

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。