强化学习原理经典书籍推荐 📚

经典必读书籍

1. 《Reinforcement Learning: An Introduction》

   • 作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
   • 简介：强化学习领域的奠基之作，系统讲解基础算法与理论，适合入门与深入研究。
   - [点击获取本书PDF](/zh/resources/ai/overview)

2. 《Reinforcement Learning and Optimal Control》

   • 作者：Berger, J. & Vowels, R.
   • 简介：聚焦于强化学习与最优控制的交叉应用，适合进阶学习。
   

3. 《Deep Reinforcement Learning》

   • 作者：Dorsa Sadigh 等
   • 简介：探索深度学习与强化学习结合的前沿方向，包含大量实践案例。
   

学习资源推荐

• 强化学习算法详解
• 开源项目实践
• 论文合集

强化学习是人工智能的核心技术之一，通过试错机制实现智能体与环境的交互优化。建议结合代码实践加深理解！