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《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 ，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《动手学强化学习》读后感(一)：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(二)：理论学习与动手实战兼顾的强化学习入门书
这是一本兼顾理论基础与前沿技术的强化学习入门书，指明了强化学习的入门及进阶路径。
这本书的章节编排非常符合自学的需求：首先用图、文、公式结合的方式介绍算法的主要功能和适用场景，语言精练不啰嗦，对于一些难度较大的概念，还会适当举例以帮助读者理解；然后以伪代码块的形式总结算法的核心步骤；接着给出代码实现过程，关键代码处配有注释解读；最后展示算法的运行效果并对算法优缺点、改进方向加以分析，为硕士、博士等学生群体研究并改进算法提供了非常有借鉴价值的思路。
这本书的配套自学资源也非常丰富：扫描书中的二维码就可以跳转到配套网站中观看视频课程；可以在GitHub中找到最新的源代码，源代码使用Python 3和流行的PyTorch框架实现，无须配置环境，在和鲸平台上可以在线运行；读者在学习过程中有什么疑问的话，可以在网站评论区直接与作者交流。
这本书还提供了配套的课件，非常适合作为学校的教科书，减轻了老师们备课的负担，也满足了理论授课和上机实验两方面的教学需求。