《Reinforcement Learning: An Overview》中文版发布（《强化学习：概述》）

《Reinforcement Learning: An Overview》中文版发布（《强化学习：概述》）

你是否对强化学习（Reinforcement Learning, RL）充满好奇，却又被庞大的知识体系与复杂的数学公式所困扰？
现在，有一本能够为你系统梳理强化学习全貌、以清晰易懂的方式呈现的权威著作——《强化学习：概述》（Reinforcement Learning: An Overview）的中文翻译版正式发布！

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📖 关于本书

本书由 Kevin P. Murphy 撰写，是一份面向初学者与研究者的综合性强化学习指南。内容涵盖从基础概念到前沿进展，主要包括：

• 强化学习基础：马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程、动态规划
• 基于价值的强化学习：Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）及其扩展
• 基于策略的强化学习：策略梯度、演员-评论员方法、近端策略优化（PPO）
• 基于模型的强化学习：世界模型、蒙特卡洛树搜索（MCTS）
• 高级主题：探索与利用、多智能体强化学习、离线强化学习、模仿学习
• 前沿进展：大语言模型与强化学习的结合

本书不仅理论扎实，还附有大量算法伪代码、示意图与实用建议，适合作为自学教材、课程参考或研究手册。

• 英文原版（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2412.05265
• 中文翻译版（PDF）：点击此处下载（翻译由幻觉翻译完成）

无论你是中文母语者，还是希望中英对照学习的研究者，这本书都能为你提供极大的便利。

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📢 适合谁阅读？

• 学生与自学者：希望系统入门强化学习
• 工程师与开发者：需要将RL应用于实际项目
• 研究者与教师：寻找教学材料或研究参考资料
• 对AI未来方向感兴趣的任何读者

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📬 获取方式

1. 直接下载中文翻译PDF（见上方链接）
2. 访问arXiv阅读英文原版
3. 推荐收藏、分享给身边对AI感兴趣的朋友

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💬 一起交流学习

如果你在阅读过程中有任何问题、建议或想法，欢迎在评论区留言交流。也欢迎分享你的学习笔记与心得体会！

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强化学习是AI迈向通用智能的关键路径之一，而这本书将是你探索这一领域的优秀指南。立即下载，开始你的强化学习之旅吧！