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本文提供《Easy RL：强化学习教程》pdf免费下载，俗称“蘑菇书”。源自3门百万播放量的经典公开课！GitHub Star 3.3k+！多位强化学习领域大咖亲笔推荐！
这本《Easy RL：强化学习教程》的主要内容源自B站3门累计播放量破百万的强化学习课程：李宏毅“深度强化学习”、周博磊“强化学习纲要”、李科浇“世界冠军带你从零实践强化学习”，由来自中科院、清华、北大的Datawhale成员合著而成。
此外，这本书还结合编著者自身学习体验中的难点和重点加以强调、阐释和引申，让其他学习者“学得快、少踩坑”!Easy RL，让你像采蘑菇一样轻松入门强化学习！
蘑菇书内容
（一）基础概念铺陈
蘑菇书开篇就对强化学习的基础概念进行了细致入微的讲解。从什么是强化学习，到环境、智能体、状态、动作、奖励这些核心要素，作者通过生动形象的例子，让读者快速构建起对强化学习的初步认知。例如，在讲解智能体与环境交互时，以机器人在迷宫中探索为例，智能体（机器人）通过感知环境（迷宫的布局），采取不同的动作（前进、左转、右转等），并根据获得的奖励（成功走出迷宫获得正奖励，碰壁则获得负奖励）来学习最优策略。这种贴近实际的例子，使得原本抽象的概念变得易于理解，为后续深入学习强化学习奠定了坚实的基础。
（二）算法核心解读
书中详细介绍了一系列经典的强化学习算法。像 Q 学习、SARSA 等基于价值的算法，深入浅出地阐述了如何通过估计状态 – 动作价值函数来寻找最优策略。对于 Q 学习，书中一步步推导 Q 值的更新公式，解释在不同状态下智能体如何根据当前的 Q 值和奖励反馈，选择能最大化长期累积奖励的动作。在介绍基于策略梯度的算法时，如 REINFORCE 算法，从策略梯度的基本原理出发，详细说明如何通过采样轨迹来估计策略梯度，进而优化策略。
（三）进阶与拓展
随着章节推进，蘑菇书引入了深度学习与强化学习相结合的内容，这也是当下强化学习领域的研究热点之一。对于深度 Q 网络（DQN）及其一系列扩展算法，书中详细介绍了如何利用神经网络来逼近价值函数，解决传统 Q 学习在处理高维状态空间时面临的维度灾难问题。同时，对基于策略梯度的深度强化学习算法，如 A2C、A3C、PPO 等也进行了全面的讲解，从算法原理到实现细节，让读者深入了解如何利用深度学习强大的表达能力来提升强化学习算法的性能。此外，书中还涉及到强化学习在实际应用中的案例，如机器人控制、游戏、自动驾驶等领域。
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