着重介绍深度强化学习的学术界前沿进展与核心代码分析的书籍。对深度强化学习方面的重要学术进展按照单智能体深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习三个方向梳理，介绍其核心算法，以及算法的代码实现示例。

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本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

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本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使人工智能体能够在没有监督的情况下学习如何解决顺序决策问题。在过去的十年中，深度强化学习在一系列问题上取得了显著的成果，涵盖从单机游戏和多人游戏到机器人技术等方方面面。本书采用理论结合实践的方法，从直觉开始，然后仔细解释深度强化学习算法的理论，讨论在配套软件库SLM Lab中的实现，最后呈现深度强化学习算法的实践细节。 通过本书，你将： 理解深度强化学习问题的每个关键方面。 探索基于策略和基于值的算法，包括REINFORCE算法、SARSA算法、深度Q网络（DQN）算法和改进的深度Q网络算法。 深入研究基于策略和基于值的组合算法，包括演员-评论家算法和近端策略优化（PPO）算法。 了解算法的同步并行和异步并行。 在SLM Lab中运行算法，学习深度强化学习的实现细节。 探索算法基准测试结果与调优超参数。 了解深度...(展开全部)

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使人工智能体能够在没有监督的情况下学习如何解决顺序决策问题。在过去的十年中，深度强化学习在一系列问题上取得了显著的成果，涵盖从单机游戏和多人游戏到机器人技术等方方面面。本书采用理论结合实践的方法，从直觉开始，然后仔细解释深度强化学习算法的理论，讨论在配套软件库SLM Lab中的实现，最后呈现深度强化学习算法的实践细节。 通过本书，你将： 理解深度强化学习问题的每个关键方面。 探索基于策略和基于值的算法，包括REINFORCE算法、SARSA算法、深度Q网络（DQN）算法和改进的深度Q网络算法。 深入研究基于策略和基于值的组合算法，包括演员-评论家算法和近端策略优化（PPO）算法。 了解算法的同步并行和异步并行。 在SLM Lab中运行算法，学习深度强化学习的实现细节。 探索算法基准测试结果与调优超参数。 了解深度...(展开全部)

本书内容有四个方面：一、文学批评与文化研究；二、理论的紧张；三、大概念迷信；四、电子时代的文学。当前的文学中，最缺少的就是文学批评，2世纪中国的文学批评可能成为某种文化的里程碑。一些批评家似乎丧失了必要的信心，他们对于批评的前景忧心忡忡。批评家的脸上时常浮现出悲观的表情，自嘲成为一种无奈的策略。他们习惯地说，批评已经“失语”，陷入了“危机”——“失语”正在成为两个时髦的反面形容词。本系列丛书已出版的还有《跨世纪论学文存》、《与电影共舞》、《闽语新探索》、《文学：地域的观照》、《无声的河流》、《洁静精微之玄思》。