各位可以推荐一些强化学习入门的资料么？

Question

各位可以推荐一些强化学习入门的资料么？本人渣渣小硕一枚？

Answer 1

图书

Reinforcement Learning: An Introduction

Sutton的良心巨制，最近也出了第二版。致力于长期从事RL研究的同志们一定要去拜读一下。

冯超 | 强化学习精要

知乎大神冯超的新书，在图书馆偶然看到就读了一下，涵盖的面挺广的，从实现到原理都有细致的讨论。

课程

UCB CS294

我不太爱看课程视频来学东西，感觉来的比较慢，而且太大而全了也不太消化的了。但有一个系统性的认识是很有必要的，而且UCB CS294这个课非常前沿，有时间的话非常推荐去看，没时间看看他们课程的Slides也大有脾益。

快速入门

强化学习从入门到放弃的资料

先摆上一份大神的集锦，也是一份总结，相比我这个更全，很多资料也是从那里看到的。

南京大学俞扬老师强化学习介绍

俞扬老师是周志华老师（西瓜书的作者）的高徒，从事强化学习的研究也有七八年了，做了很多非常扎实的研究。这里列了他做一些会议报告的Slides，逻辑清楚、举例得当，适合短时间内对RL有一个整体的了解。

知乎专栏 | 无痛的机器学习

上面提到的冯超写的一系列文章，虽然主题是机器学习，但也花了很大的篇幅在讨论RL。里面一些文章也写进了他的新书里。

知乎专栏 | 强化学习知识大讲堂

这个专栏我一直在关注，里面有很多非常好的文章，比如Actor-Critic算法小结，对AC方法做了非常细致的总结。更多宝藏大家可以自己去挖掘。

莫烦python | 强化学习

莫烦大神的博客非常推荐，对很多问题都有直观的解释，而且都有详细的代码实现和讲解。上面的只给了他RL部分的博客，在他Pytorch的博客里也有一部分Pytorch对RL算法的实现。

Pytorch Tutorials | Reinforcement Learning (DQN) Tutorial

个人非常喜欢Pytorch，因此经常逛Pytorch的官网。Pytorch也会把一些国外大牛的文章放在自己的教程里，更关系实现细节的同学们可以去学习一下。

OpenAI Spinning Up

前段时间OpenAI放出的大杀器，旨在帮助新手迅速上手RL。非常不错的资料，里面甚至还列举了RL各个方向上的一些经典Paper。