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作者简介

董　豪 北京大学 计算机 系前沿计算研究中心助理教授、深圳鹏城实验室双聘成员。于 2019 年秋获得 英国 帝国 理 工学 院博士学位。研究方向主要涉及计算机视觉和生成模型，目的是降低 学习 智能 系统所需要的 数据 。致力于推广 人工智能 技术 ，是深度学习开源框架 TensorLayer 的创始人，此框架获得 ACM MM 2017 年度最佳开源 软件 奖。在英国帝国理工学院和英国中央兰开夏大学获得一等研究生和一等本 科学 位。丁子涵 英国帝国理工学院硕士。获普林斯顿大学博士生全额奖学金，曾在 加拿大 Borealis AI、腾讯 Robotics X 实验室有过 工作 经历。本科就读于 中国 科学技术大学，获 物理 和计算机双学位。研究方向主要涉及强 化学 习、机器人控制、计算机视觉等。在 ICRA、NeurIPS、AAAI、IJCAI、Physical Review 等顶级期刊与会议发表多篇论文，是 TensorLayer-RLzoo、TensorLet 和 Arena 开源项目 的贡献者。仉尚航 加州大学伯克利分校，BAIR 实验室（Berkeley AI Research Lab）博士后研究员。于 2018 年获得卡内基·梅隆大学博士学位。研究方向主要涉及深度学习、计算机视觉及强化学习。在NeurIPS、CVPR、ICCV、TNNLS、AAAI、IJCAI 等人工智能顶级期刊和会议发表多篇论文。目前主要从事 Human-inspired sample-efficient learning 理论与 算法 研究，包括 low-shot learning、domain adaptation、self learning 等。获得 AAAI 2021 Best Paper Award, 美国 2018 Rising Stars in EECS，及Adobe Collaboration Fund、Qualcomm Innovation Fellowship Finalist Award 等奖励。袁　航 英国牛津大学计算机科学博士在读、李嘉诚奖学金获得者，主攻人工智能安全和深度学习在 健康 医疗 中的运用。曾在 欧美 各大高校和研究机构研习，如帝国理工学院、马克斯普朗克研究所、瑞士联邦理工和卡内基·梅隆大学。张鸿铭 中国科学院自动化研究所算法工程师。于 2018 年获得北京大学硕士研究生学位。本科就读于北京师范大学，获 理学 学士学位。研究方向涉及 统计 机器学习、强化学习和启发式搜索。张敬卿 英国帝国理工学院计算机系博士生，师从帝国理工学院数据科学院院长郭毅可院士。主要研究方向为深度学习、机器学习、文本挖掘、数据挖掘及其应用。曾获得中国国家奖学金。 2016 年于清华大学 计算机科学与技术 系获得学士学位，2017 年于帝国理工学院计算机系获得一等研究性硕士学位。黄彦华 就职于 小红书 ，负责大规模机器学习及强化学习在推荐系统中的应用。2016 年在华东师范大学 数学 系获得理学学士学位。曾贡献过开源项目 PyTorch、TensorFlow 和 Ray。余天洋 启元 世界 算法工程师，负责强化学习在 博弈 场景中的应用。硕士毕业于南昌大学，是TensorLayer-RLzoo 开源项目的贡献者。张华清 谷歌 公司算法和机器学习工程师，侧重于多智能体强化学习和多层次结构博弈论方向研究，于华中 科技 大学获得学士学位，后于 2017 年获得休斯敦大学博士学位。黄锐桐 Borealis AI （加拿大皇家 银行 研究院） 团队 主管。于 2017 年获得阿尔伯塔大学统计机器学习博士学位。本科就读于中国科学技术大学数学系，后于滑铁卢大学获得计算机硕士学位。研究方向主要涉及在线学习、优化、对抗学习和强化学习。廖培元 目前本科就读于卡内基·梅隆大学计算机科学学院。研究方向主要涉及表示学习和多模态机器学习。曾贡献过开源项目 mmdetection 和 PyTorch Cluster，在 Kaggle 数据科学社区曾获Competitions Grand master 称号，最高排名 全球 前 25 位。

内容简介

深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的 决策 任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功 的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。

《深度强化学习：基础、研究与应用》分为三大部分，覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些非常基础的深度强化学习算法及其实现细节，包括第 1～6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目，这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者非常有用，包括第 7～12 章。第三部分提供了丰富的应用案例，包括 AlphaZero、让机器人学习 跑步 等，包括第 13～17 章。

《深度强化学习：基础、研究与应用》是为计算机科学专业背景、希望从零开始学习深度强化学习并开展研究课题和实践项目的学生准备的。《深度强化学习：基础、研究与应用》也适合没有很强的机器学习背景、但是希望快速学习深度强化学习并将其应用到具体 产品 中的软件工程师 阅读 。

董　豪 北京大学计算机系前沿计算研究中心助理教授、深圳鹏城实验室双聘成员。于 2019 年秋获得英国帝国理工学院博士学位。研究方向主要涉及计算机视觉和生成模型，目的是降低学习智能系统所需要的数据。致力于推广人工智能技术，是深度学习开源框架 TensorLayer 的创始人，此框架获得 ACM MM 2017 年度最佳开源软件奖。在英国帝国理工学院和英国中央兰开夏大学获得一等研究生和一等本科学位。

丁子涵 英国帝国理工学院硕士。获普林斯顿大学博士生全额奖学金，曾在加拿大 Borealis AI、腾讯 Robotics X 实验室有过工作经历。本科就读于中国科学技术大学，获物理和计算机双学位。

研究方向主要涉及强化学习、机器人控制、计算机视觉等。在 ICRA、NeurIPS、AAAI、IJCAI、Physical Review 等顶级期刊与会议发表多篇论...

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