动手学强化学习读后感锦集

《动手学强化学习》是一本由张伟楠 / 沈键 / 俞勇著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：89.90元，页数：277，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《动手学强化学习》读后感(一)：推荐

看了部分章节的书籍，来说下评价。评价内容仅供参考。本书看着名字有点像动手学深度学习，但其实是本强化学习。两个是机器学习的不同的方向，但他们都有点相似点。本书是从基础概念出发，都是为让学习者入门，学习强化学习。本书在在学习的时候，需要一些微积分，概率论以及线性代数的知识。同时，还需要学会python。 然后再来说说本书的大概内容。本书分为三个部分，分别为基础，进阶，前沿。书中都是从基本概念出发，从多臂老虎机问题为例，从小处入手，用代码抽象构造模型，然后一步步用算法解决这个问题。可以说对于一些想要了解强化学习的人，是非常好的，能够更好地了解强化学习。对于一些较难理解的地方，书中还会配备相应的视频来进行讲解，帮助更好地理解强化学习。 总得来说，如果你想学习强化学习，这本书是个不错的选择。

《动手学强化学习》读后感(二)：代码详尽的一本书

这本书是上海交通大学老师开设ACM班强化学习课程中总结的经验，强化学习是机器学习的下一个新兴领域，但理解起来难度较大，对数学要求高，不易于将代码和理论结合得很好。这本书每个章节均用Notebook写作而成，存放在在Github仓库上，便于查看和运行。

这本书通过理论和代码详细阐述了何为强化学习，即监督体和环境交互过程中的学习。书中先从一个比较有趣的多臂老虎机问题进行引入，然后介绍了马尔可夫过程和动态规划算法。其中一些比较经典的具有实际参考意义的算法，比如DQN算法、策略梯度算法、TPRO算法。算法使用伪代码描述后，同时也用Python实现了一遍，可以通过阅读加深印象或者跟着动手敲一遍来实现。介绍完算法后同时给出了引用的参考文献，可以查阅参考文献继续深入思考。

《动手学强化学习》读后感(三)：动手学强化学习

有幸拜读俞勇老师联合编写的《动手学强化学习》这本书的样章，虽然只是粗读了样章的前三章，但根据所读内容和目录对全书有了一个大概的认识。正如书中所介绍 本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。 所以可以定位这本书就是强化学习相关知识的入门和实践书籍，当然由于强化学习理解起来要比机器学习和深度学习难度要大，最好读者有一些机器学习的基础。从样张来看书中采用了大量的漫画形式的插图，趣味性很强，而且通俗易懂，使读者不感乏味，提高读者兴趣。书中的配套资源也是丰富的，本书提供的代码都是基于 Python 3 编写的，本书中的代码在涉及自动求导时皆使用 PyTorch 框架实现 ，每一章都由一个 Python Notebook 组成 ，同时本书录制了在线视频 ，多样的学习的方式，加强了学习效果。

《动手学强化学习》读后感(四)：已经迫不及待的想要读它啦

本书的作者张伟楠曾获得吴文俊人工智能优秀青年奖，对机器学习、强化学习颇有研究。看到张伟楠出版此书，我不禁的非常期待尽快能够拿到这本书并学习。

通过对前两章的试读，第一章讲解了什么是强化学习？强化学习的环境与目标，强化学习中的数据和强化学习的独特性。第二章介绍了多臂老虎机问题，问题介绍、探索与利用的平衡、贪婪算法、上置信界算法和汤普森算法。

对于我这个小白来说，本身深度学习还没搞明白的情况下，学习强化学习有些难度，但是作者通过知识讲解+图形化展示+代码编程的形式讲解强化学习，使得我对强化学习产生了浓厚的学习兴趣，说到这里，我非常期待能够尽快看完这本书，并通过书上的例子自己完成实现。

最后感谢人邮出版社和异步社区的大力支持，我才能够读到这么多好的书籍，感谢你们的无私付出。

《动手学强化学习》读后感(五)：动手强化学习初体验

在这个电子信息飞速发展的时代，电子书似乎成了一种主流，方便而且资源无限丰富，但是对我来说，纸质书永远是一种追求。他让我真实 的感受到了知识的厚度。 强化学习这是需要有一定基础的，至少，你得会Python吧，如果你还不了解，建议出门左转，先把python学完再来。当然，如果你还会pytorrch的话，那样会让你看这本书更加清爽。 这本书是我目前接触强化学习中读的最舒服的一本书，他并不是简单的堆叠概念，而是通过漫画和打趣的方式让你轻松愉快的接受，先产生模糊的印象，然后一步步加深，深入浅出，无形之中接受那个理念。

本书中附带的演示代码都可以直接运行，如果可以的话，还是期望你们跟着敲一下，虽然技术不是用代码量衡量的，但是跟着弄出来成就感还是满满的，而且加深了理解。

最后，如果你希望学习或了解强化学习，这本书不可错过。