强化学习：原理与Python实现读后感锦集

《强化学习：原理与Python实现》是一本由肖智清著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：89，页数：239，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《强化学习：原理与Python实现》读后感(一)：好书，值得购买

之前了解深度强化学习算法比较多，而且主要是通过案例学习，这次通过这本书学习了理论知识，还了解在深度强化学习诞生前那些基础算法。原来很多深度强化学习算法比如DQN啥的只是在那些基础算法的基础上改进了一点点，并且很多深度强化学习算法的技巧实际上早就有非深度的版本，比如target network，double network都是如此。看了这本书，算是彻底的学会了强化学习。要是早学了这些，之前就不会那么盲目的调参浪费青春了。

《强化学习：原理与Python实现》读后感(二)：水军这么多的吗？

用数学语言描述理论初衷不错，也没发现什么大错误，但是在讲解方面极其糟糕，很多地方为了讲解而讲解，有“为赋新词强说愁”之感，大概作者自己的理解都不到位。

算法实现我自己没跑不评价，选的例子大都比较简单，起不到太大的练习作用，建议再版里设置更多好题交给读者。

本书被各种打五星实在过誉，虽然一定程度的填充了国内强化学习书籍的空白，但却仍存在很多国内教材的通病，没有很明显的改观，也没有眼前一亮的感觉。

以上……

《强化学习：原理与Python实现》读后感(三)：强化学习：原理与Python实现

我是一名在读研究生，主要方向为自然语言处理，非常荣幸参加鲜读活动，阅读到肖博的作品。关于强化学习，国内的书籍很少，以前一直都想学强化学习，也看过很多视频，但是很多视频公式都没讲清楚，看到那些晦涩难懂的公式，不由地退却了，所以强化学习的学习一直没有进步。这次在鲜读上读到的肖博的作品，详细的讲解了强化学习的运作过程，将公式讲的通俗易懂。没有了之前看视频那种学不下去的感觉，对于初学者来说很适合入门，入门了的也值得一看。上面有许许多多的案例，每个案例都是用的python语言，而且每个案例都讲得很详细，代码结构清晰，很容易懂。不过就算代码易懂，也还是要跟着一步步手敲，这样才能加深理解。书中每个案例的代码都能在github上找到。

《强化学习：原理与Python实现》读后感(四)：开始强化学习

一直想要学习下强化学习，网上也有各种视屏，但是苦于视屏没有笔记，看过不留痕，记不住。这本书从强化学习的概念，马尔可夫决策过程等引入强化学习，详细讲解了强化学习的运作方式，以及强化学习涉及到的各种方法。讲的不难，能够很好的理解，不会搞得晦涩难懂，对于入门来说非常友善。书中每章都有demo，用的是openai推出的gym库，python语言。书的最后又讲了几个大一点的案例，其中就有自动驾驶方面的案例。跟着案例手操一遍才能真正学到强化学习，加深感性认识。源码都可以在git上下载下来，整合调整一下可以直接加进自己的项目中去。深度学习方向上涉及到了tensorflow，这个之前用的是pytorch，现在也在学习tensorflow。

《强化学习：原理与Python实现》读后感(五)：强化学习评价

之前就知道肖博士，对他的才学敬佩不已，一直没有机会督导他的书，而且这一类的书本来价格就很高，所以有这次机会还是非常珍贵的。期待纸质书的出版。这本书最大的特点就是使用openAI开源的gym环境来训练机器，这就导致内容非常适合浅显易懂，适合初学者，但是对于我这样有一定基础的读者来看又具有一定的指导性。在读了这本书之后觉得一些眼前的困境有一点毛瑟顿开。值得注意的是源代码在github，下载起来非常方便，而且还配有英文解释以及论文，这一带你比市面上的那种纯粹的工具书强太多了，而且定价还是比较合理的，不管你是初学者还是技术大牛，我都建议j你买一本，可以当作经典，有空的时候读一读，可以激发灵感，眼前的问题瞬间就解决了。唯一觉得小的瑕疵就是关于数学的只是还可以写的更加详细，所以阅读本书之前还应该补充一下数学知识，推荐指数五颗星。