实验室官方助手
实验室官方助手 支持！
目前机器学习在电气工程领域的应用越来越广泛，我也希望能有机会通过此书加深对机器学习的理解以及提升自己的应用能力，为机器学习的实际应用献出自己的力量。
支持新书！！！想要新书！！lv点赞点赞！！
作为深度强化学习的初学者，在论文复现等问题上经常陷入瓶颈，确实迫切需要这样一本有丰富代码实例的教材进行实践上的技术指导。之前看过DeepLearning的深度学习课程，也是用Jupyter Notebook进行作业和实操，与课程内容结合得很好；这本书及其配套课程为RL领域的初学者和研究者也提供了这样的学习机会，非常期待！
实验室官方助手 支持新书，想要新书
支持新书！之前看过白辰甲大神的稀疏奖励综述，也看过郝建业老师的稀疏奖励讲解，都是非常厉害的人啊！期待新书。
祝愿强化学习越来越好！！！
深度强化学习作为当前人工智能浪潮的主要底层驱动技术之一，在AI席卷全球越来越多领域的当下，其实更应该让更多的人参与进来，做大加速其发展和应用，渗入到更多的领域和应用场景，就像特斯拉在早期开放相关专利推动电动车的普及从而做大市场一样，这既能从需求端加速其扩散，也能创造更良好的商业环境从而使得相关技术更加普及。但不得不说，其扩散和应用有一定的门槛，这就需要更多此类相关的书籍，从技术方法、框架、源码、应用等各个层面进行技术扩散，降低使用门槛。
期待期待，看了下目录内容，有一些是和我小方向相关的，想一睹为快
非常期待，想比于监督学习，强化学习相关的书籍和资料太少了，希望此书可以大家对强化学习研究的热情，减小入门强化学习的难度！
实验室官方助手 期待书籍！！！
@实验室官方助手 支持新书！！！
在业界做了两年多强化学习落地，感到理论基础很重要、经验积累也很重要。一直通过博客扩展知识面，特别期待通过新书补足认识。
前沿算法里，Offline RL 以及 RL效率 对业界RL应用通用化有重要意义。特别希望拜读一下新书！！！支持！撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
最近对强化学习有浓厚兴趣，真的很幸运能够了解到实验室，在公众号上也确实学到了很多关于深度强化学习的知识。其实，在学习过程中，一直有一些困惑。一个是现在流行的书籍或教学视频，时间都比较久了，往往提供的代码由于版本问题而不能直接使用，比较影响学习心态和进度；另一个是关于最前沿的算法应用涉及的很少，现在大多数都是从基础的讲起，然后都是些很典型的例子，有时候就有一种跟不上时代的感觉。这本书正好解决了这两个问题，很赞，很感谢作者和实验室的努力，衷心希望这本书能够帮到更多的人！
我接触强化学习已有1年的时间了，目前了解的比较多的还是基础算法，比如DQN、DDPG等，研究过多智能体的相关问题。之前的学习看过肖志勇老师的《强化学习 原理与python实现》和王树森老师的《深度强化学习》等书籍，相比于之前看过的这些书籍，我认为白辰甲老师的这本《强化学习：前沿算法与应用》最突出的有三个点，第一个是“前沿”，第二个是“应用”，第三个是“实战”。具体来说，我认为这本书的内容可以分为三个层次，第一部分是基础算法，这部分阐述了强化学习的基础以及常见的基于价值或者策略的强化学习算法；第二部分是前沿算法，这部分是本书的第一个亮点所在，每一章的内容都是一个非常前沿的领域，我比较关注的有多目标强化学习算法、元强化学习算法，尤其是元强化学习算法，我们课题组目前正希望能够通过元学习的方式来提高模型的泛化能力，这是一个十分值得关注的领域；第三部分是前沿应用，这部分是本书的第二个亮点所在，分别介绍了强化学习在智能控制、机器视觉、语言处理以及其他领域的应用，这部分的内容是十分有意思的，可以让读者更好得认识强化学习，学习强化学习如何应用于不同的领域，如何解决实际问题的。此外，第三个亮点是本书面向实战，即本书不仅讲解知识还配有相关代码，这就意味着我们在看理论的同时也可以结合代码进行学习，不会陷入看懂了理论，但是不知道如何实现这种窘迫的境地，这对初学者来说是十分友好的。
挺不错~看目录内容很多
lklkhui 是的，这本书讲的内容很前沿，几乎囊括了近几年在强化学习领域的所有算法，尤其是包括了强化学习在机器人方向的应用，是一本非常好的进阶书籍。
感谢
xsnqlcxhl 你好同学，用兵棋推演的相关资料吗？我也在纠结做不做这个方向，将强化学习与兵棋推演结合。想听听同学你的见解，谢谢！
