边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践

看代码学算法，更容易理解。 强化学习描述了agent在环境中，通过自身的状态，采取动作，从而获得奖励并改变自身状态，通过循环这个过程，追求奖励的最大化，一般用于游戏AI或者策略AI中。书中介绍了基础算法: 策略迭代、q learning 、sarsa，深度学习：DQN、DDQN，融合算法: AC, A2C, A3C。书里面的例子很全，可以结合代码更好的理解。

前面那个说第四章才到hello world的真的有看过书吗？！第四章主要介绍了如何用pytorch处理mnist数据集好吧。更何况第二章就开始介绍sarsa和qlearning了，什么叫没有算法？！最后一张还用A2C来学习销砖块的游戏。我敢打包票，让你自己从零手撸代码实现你也未必会！不过本书的理论讲解部分稍显薄弱，不太详细

鸡肋。

书很薄，一开始找不到，适合超级白的白小白，入门都达不到，虽然注释写得很好，第四章才hello world，，环境Windows的，显得太业余了吧，没算法，也许适合高中生看，应该归到科普书那一类。 github有实现代码https://github.com/YutaroOgawa ，不过人家写明了不是面向研究者的而是面向普通大众，这样的科普，科普视频很多也不必看这个，别浪费钱了