Livres sur l'apprentissage par renforcement

Question

Je suis en train de comprendre l'apprentissage de renforcement pour un certain temps, mais de toute façon je ne suis pas en mesure de visualiser comment écrire un programme d'apprentissage par renforcement pour résoudre un problème mondial de la grille. Pouvez-vous me suggérer des livres de texte qui me aider à construire une conception claire de l'apprentissage par renforcement?

Answer 1

Ici vous avez quelques bonnes références sur l'apprentissage par renforcement:

Classique

RS Sutton, Barto AG. Apprentissage par renforcement: Introduction. Cambridge, Mass: A Bradford livre; 1998. 322 p.

Le projet de la deuxième édition est disponible gratuitement: http: // incompleteideas. net / livre / the-book-2nd.html

Russell / Norvig Chapitre 21:

Russell SJ, Norvig P, Davis E. L'intelligence artificielle: une approche moderne. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall; 2010.

Plus technique

Szepesvári C. Les algorithmes d'apprentissage de renforcement. Conférences de synthèse sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. 2010; 4 (1):. 1-103 http: // www. ualberta.ca/~szepesva/RLBook.html

Bertsekas DP. Programmation dynamique et contrôle optimal. 4e édition. Belmont, Mass Athena scientifique; 2007. 1270 p. Chapitre 6, vol 2 est disponible gratuitement: http://web.mit.edu/ dimitrib / www / dpchapter.pdf

Pour les développements les plus récents

Wiering M, van Otterlo M, rédacteurs en chef. Apprentissage par renforcement. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2012 Disponible à partir: http: //link.springer. com / 10.1007 / 978-3-642-27645-3

Kochenderfer MJ, Amato C, Chowdhary G, Comment JP, Reynolds HJD, Thornton JR, et al. Prise de décisions dans l'incertitude: Théorie et application. 1 édition. Cambridge, Massachusetts: MIT Press; 352 p l'horizon 2015..

L'apprentissage de renforcement multi-agents

Busoniu L, R Babuška, Schutter BD. Multi-agents Apprentissage par renforcement: Aperçu. Dans: Srinivasan D, LC Jain, rédacteurs en chef. Innovations en systèmes multi-agents et applications - 1. Springer Berlin Heidelberg; 2010 p. . 183-221 Disponible à partir: http: / /link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-14435-6_7

HM Schwartz. apprentissage machine multi-agents: une approche de renforcement. Hoboken, New Jersey: Wiley; 2014.

Vidéos / Cours

Je suggère également David cours d'argent dans YouTube: https://www.youtube .com / playlist? list = PL5X3mDkKaJrL42i_jhE4N-p6E2Ol62Ofa

Answer 2

Il y a un cours gratuit en ligne sur l'apprentissage par renforcement par Udacity. Vérifier: Machine Learning: Apprentissage par renforcement

Answer 3

J'ai vraiment apprécié Renforcement leraning: Introduction par Richard Sutton. Il offre une très belle vue sur unificatrice RL, bien qu'il ne mentionne pas les nouvelles approches (il est de 1998).

Answer 4

Vous pouvez consulter mon livre - Travaux Pratiques d'apprentissage avec Python Renforcement qui explique l'apprentissage de renforcement à partir de zéro à l'état avancé des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond de l'art.

Tout le code ainsi que des explications est déjà disponible dans mon repo github. https://github.com/sudharsan13296/Hands-On-Reinforcement- apprentissage avec Python