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李察·薩頓和安德魯·巴托以清晰簡明的方式闡述了強化學習的關鍵思想和算法。他們的討論范圍從該領域的知識基礎歷史到最近的發展和應用。

強化學習是人工智能中最活躍的研究領域之一，是一種計算學習方法，其中一個代理試圖在與復雜、不確定的環境交互時最大化其獲得的總獎勵。在《強化學習》這本書中，李察·薩頓和安德魯·巴托以清晰簡明的方式闡述了強化學習的關鍵思想和算法。他們的討論范圍從該領域的知識基礎歷史到最近的發展和應用。所需的數學背景僅是對基本概率概念的熟悉。

該書分為三部分。第一部分用馬爾可夫決策過程來定義強化學習問題。第二部分提供基本解決方法：動態規劃，蒙特卡洛方法，和時差學習。第三部分提供了一個關于解決方法的統一視角，并融入了人工神經網絡，資格痕跡和規劃；最后兩章提供了案例研究，并考慮了強化學習的未來。

多智能體強化學習是AI中的熱點技術之一，來自愛丁堡大學Stefano V. Albrecht, Filippos Christianos, Lukas Sch?fer編著的《多智能體強化學習：基礎與現代方法》詳述MARL中的模型、解決方案概念、算法思想和技術挑戰提供基礎介紹。

多智能體強化學習（Multi-agent Reinforcement Learning，MARL）是一個多樣且極為活躍的研究領域。自2010年代中期將深度學習引入MARL以來，該領域的活動迅猛增長，所有主要的人工智能和機器學習會議上都會定期發布開發新的MARL算法或以某種方式應用MARL的論文。這種快速增長也可以從已發表的綜述論文數量的增加得到證明，附錄A中列出了其中許多論文。在這種增長的背景下，人們意識到該領域需要一本教材，以提供對MARL的系統介紹。本書在某種程度上基于并主要遵循Stefano V. Albrecht和Peter Stone于2017年在澳大利亞墨爾本舉行的國際人工智能聯合會議上所提供的教程《多智能體學習：基礎與最新趨勢》的結構。本書的撰寫目的是為MARL中的模型、解決方案概念、算法思想和技術挑戰提供基礎介紹，并描述整合深度學習技術以產生強大新算法的現代MARL方法。我們認為，本書涵蓋的內容應該為每個MARL研究者所知。此外，本書旨在為研究人員和實踐者在使用MARL算法時提供實用指導。為此，本書附帶了用Python編程語言編寫的代碼庫，其中包含了本書討論的多個MARL算法的實現。代碼庫的主要目的是提供自包含且易于閱讀的算法代碼，以幫助讀者理解。想象一個場景，在這個場景中，一個由自主智能體組成的集體，每個智能體都有能力做出自己的決定，他們必須在一個共享環境中互動，以達成某些目標。這些智能體可能有一個共享的目標，比如一個移動機器人的車隊，其任務是在一個大型倉庫內收集和運送貨物，或者一個負責監控海上石油鉆井平臺的無人機隊伍。智能體也可能有沖突的目標，比如在一個虛擬市場上交易商品的智能體，每個智能體都試圖最大化自己的收益。由于我們可能不知道這些智能體應該如何互動以達成他們的目標，所以我們讓他們自己去解決。因此，這些智能體開始在他們的環境中嘗試行動，并收集關于環境如何隨著他們的行動而變化，以及其他智能體如何行為的經驗。隨著時間的推移，這些智能體開始學習各種概念，如解決任務所需的技能，以及重要的，如何與其他智能體協調他們的行動。他們甚至可能學會發展一種共享的語言，以便智能體之間的通信。最后，這些智能體達到了一定的熟練程度，成為了互動優化以達成他們目標的專家。這個令人興奮的愿景，簡而言之，就是多智能體強化學習（MARL）希望達成的目標。MARL基于強化學習（RL），在這種學習中，智能體通過嘗試行動和接收獎勵來學習最優決策策略，目標是選擇能在時間內最大化累積獎勵的行動。而在單一智能體的RL中，重點是為單一智能體學習最優策略，在MARL中，重點是為多個智能體學習最優策略以及在這個學習過程中出現的獨特挑戰。在這第一章中，我們將開始概述MARL中的一些基礎概念和挑戰。我們首先介紹多智能體系統的概念，這是由環境、環境中的智能體及其目標定義的。然后我們討論了MARL如何在這樣的系統中運作以學習智能體的最優策略，并通過一些潛在應用的例子來說明。接下來我們討論了MARL中的一些關鍵挑戰，如非穩定性和均衡選擇問題，以及幾種描述MARL可以如何使用的不同“議程”。在本章的結尾，我們對這本書的兩部分中涵蓋的主題進行了概述。多智能體強化學習（MARL）算法為多智能體系統中的一組智能體學習最優策略。與單一智能體的情況一樣，這些策略是通過試錯過程來學習的，目標是最大化智能體的累積獎勵，或者說回報。圖1.3顯示了MARL訓練循環的基本示意圖。一組n個智能體選擇個體行動，這些行動一起被稱為聯合行動。聯合行動按照環境動態改變了環境的狀態，并且智能體由于這種變化收到個體獎勵，同時也對新環境狀態有個體觀察。這個循環持續進行，直到滿足終止條件（比如一位智能體贏得了一場象棋比賽）或無限期地進行。這個循環從初始狀態到終止狀態的完整運行被稱為一個情節。通過多個獨立情節產生的數據，即每個情節中經歷的觀察、行動和獎勵，被用來持續改進智能體的策略。

這本書為大學生、研究者和從業者提供了關于多智能體強化學習理論和實踐的介紹。在這個引言章節之后，本書的剩余部分分為兩部分。本書的第一部分提供了關于MARL中使用的基本模型和概念的基礎知識。具體來說，第二章對單一智能體RL的理論和表格算法進行了介紹。第三章介紹了基本的游戲模型，以定義多智能體環境中的狀態、行動、觀察和獎勵等概念。然后，第四章介紹了一系列解決概念，這些概念定義了解決這些游戲模型意味著什么；也就是說，智能體如何最優地行動意味著什么。最后，第五章介紹了在游戲中應用MARL來計算解決方案時的一些基礎算法思想和挑戰。本書的第二部分側重于當代利用深度學習技術創建新的強大MARL算法的MARL研究。我們首先在第六章和第七章分別對深度學習和深度強化學習進行了介紹。基于前兩章，第八章介紹了近年來開發的一些最重要的MARL算法，包括集中化訓練與分散化執行、價值分解和參數共享等思想。第九章在實施和使用MARL算法以及如何評估學習到的策略時提供了實用指導。最后，第十章描述了在MARL研究中開發的一些多智能體環境的例子。

這本書的一個目標是為想在實踐中使用本書中討論的MARL算法，以及開發他們自己的算法的讀者提供一個起點。因此，這本書配有自己的MARL代碼庫（可從書籍網站下載），該代碼庫使用Python編程語言開發，提供了許多現有的MARL算法的實現，這些實現是自包含的，易于閱讀。第九章使用代碼庫中的代碼片段來解釋早些章節中提出的算法背后的重要概念的實現細節。我們希望所提供的代碼能夠幫助讀者理解MARL算法，并開始在實踐中使用它們。

生成AI是科技領域最熱門的話題。本實用書籍教授機器學習工程師和數據科學家如何使用TensorFlow和Keras從零開始創建令人印象深刻的生成深度學習模型，包括變分自編碼器（VAEs）、生成對抗網絡（GANs）、Transformers、歸一化流、基于能量的模型和去噪擴散模型。 該書從深度學習的基礎知識開始，逐步進入最前沿的架構。通過提示和技巧，你將理解如何使你的模型更有效地學習并變得更有創造力。

探索VAEs如何改變照片中的面部表情 訓練GANs根據你自己的數據集生成圖像 構建擴散模型產生新的花卉品種 訓練你自己的GPT進行文本生成 學習大型語言模型如ChatGPT是如何訓練的 探索最新的架構，如StyleGAN2和ViT-VQGAN 使用Transformers和MuseGAN創作復調音樂 了解生成世界模型如何解決強化學習任務 深入研究多模態模型，如DALL.E 2、Imagen和Stable Diffusion 本書還探討了生成AI的未來，以及個人和公司如何可以積極開始利用這種驚人的新技術來創造競爭優勢。

//www.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781098134174/

深度強化學習(Deep Reinforcement Learning, Deep RL)結合了深度學習和強化學習，人工智能體通過學習來解決順序決策問題。在過去的十年中，深度RL在一系列問題上取得了顯著的成果，從單人和多人游戲(如圍棋、Atari游戲和DotA 2)到機器人。

《深度強化學習基礎》是對深度學習的介紹，獨特地結合了理論和實現。它從直覺開始，然后仔細地解釋了深度RL算法的理論，討論了其伴生軟件庫SLM Lab中的實現，最后介紹了使深度RL工作的實際細節。 本指南對于熟悉基本機器學習概念并對Python有實際理解的計算機科學學生和軟件工程師都是理想的。

理解深度RL問題的每個關鍵方面 * 探索基于策略和價值的算法，包括REINFORCE、SARSA、DQN、Double DQN和優先體驗重放(PER) * 深入研究組合算法，包括actor - critical和近端策略優化(PPO) * 理解如何同步和異步并行算法 * 在SLM Lab中運行算法，學習深入RL工作的實際實現細節 * 探索調優超參數的算法基準測試結果 * 理解深度RL環境是如何設計的

來自伯克利Pieter Abbeel教授講述的深度強化學習課程6講，講述內容包括，MDP basics, value & policy iteration, max-ent, DQN, policy gradient, TRPO, PPO, DDPG, SAC, model-based RL.

視頻地址： //www.youtube.com/playlist?list=PLwRJQ4m4UJjNymuBM9RdmB3Z9N5-0IlY0

使用Python的高級數據科學和分析使數據科學家能夠繼續發展他們的技能，并將其應用于商業和學術設置中。這本書中討論的主題是補充和后續主題討論的數據科學和分析與Python。其目的是使用Python開發的工具，如SciKit-learn、Pandas、Numpy、Beautiful Soup、NLTK、NetworkX等，覆蓋數據科學中重要的高級領域。使用Keras、TensorFlow、Core ML等框架，以及用于iOS和MacOS應用開發的Swift來支持模型開發。

知識圖譜一直是學術工業界關注的焦點，但是知識圖譜的書籍缺非常少。南加州大學計算機科學家Mayank Kejriwal撰寫了《Domain-Specific Knowledge Graph Construction》，總共115頁圖書，包含了知識圖譜的涵義、信息抽取、實體鏈接、知識圖譜補全、知識圖譜實例等內容，值得學習閱讀！

領域知識圖譜構建

特定領域的知識圖譜已經作為一個方向開始出現，并且發展迅速。圖方法在人工智能中已經存在了很長一段時間，可以追溯到該領域最早的時代，但將大量數據自動表示為圖譜是一項相對現代的發明。隨著Web的出現，以及對更智能搜索引擎的需求，谷歌知識圖譜誕生了。谷歌知識圖譜改變了我們與搜索引擎交互的方式，盡管我們常常沒有意識到這一點。例如，用戶在搜索某個東西時不點擊某個鏈接的情況已經不再罕見;一般來說，搜索引擎本身能夠為用戶所面臨的問題提供解決方案。將傳統的搜索引擎與圖像、新聞和視頻有機地結合起來，為這些交互添加豐富的元素。

領域特定知識圖構建(KGC)是一個活躍的研究領域，最近由于機器學習技術(如深度神經網絡和單詞嵌入)取得了令人印象深刻的進展。本書將以一種引人入勝和可訪問的方式綜合Web數據上的知識圖結構。

知識圖譜示例

Google知識圖譜構建流程

目錄內容：

1. 什么是知識圖譜?

• 1.1 引言
• 1.2 示例 1: 學術領域
• 1.3 示例 2: 產品與公司
• 1.4 示例 3: 地理政治事件
• 1.5 結論

2. 信息抽取

• 2.1 引言
• 2.2 IE挑戰
• 2.3 IE 任務范疇
• 2.3.1 命名實體識別
• 2.3.2 關系提取
• 2.3.3 事件提取
• 2.3.4 Web IE
• 2.4 IE效果評估
• 2.5 總結

3 實體消歧

• 3.1 引言
• 3.2 挑戰與要求
• 3.3 兩階段框架
• 3.4 性能度量
• 3.5 兩階段框架流程擴展
• 3.6 相關工作概述
• 3.7 總結

4. 高級主題: 知識圖譜補全

• 4.1 引言
• 4.2 知識圖譜嵌入
• 4.2.1 TransE
• 4.2.2 TransE Extensions and Alternatives
• 4.2.3 局限
• 4.2.4 前沿以及相關工作
• 4.2.5 KGEs應用
• 4.3 引言

5 生態系統

• 5.1 引言
• 5.2 Web鏈接數據
• 5.2.1 鏈接數據原則
• 5.2.2 技術棧
• 5.2.3 鏈接開放數據
• 5.2.4 例子: DBpedia
• 5.3 Google知識圖譜
• 5.4 Schema.org
• 5.5 未來展望

Charu C. Aggarwal是IBM沃森研究中心的杰出研究員，其最新深度學習著作《Neural Networks and Deep Learning》，共512頁從一線工業界講述了深度神經網絡的基礎、訓練、泛化，以及CNN、RNN和強化學習，還包括注意力機制、GAN等最新主題，以及AlphaGo Zero等應用。這本書一份非常值得收藏的深度學習資料。

本書涵蓋了深度學習的古典模型和現代模型。這本書的章節涵蓋了三個方面:

• 神經網絡基本知識: 許多傳統的機器學習模型可以理解為神經網絡的特殊情況。前兩章重點介紹了傳統機器學習與神經網絡之間的關系。支持向量機、線性/邏輯回歸、奇異值分解、矩陣分解和推薦系統被證明是神經網絡的特殊情況。這些方法與最新的特征工程方法如word2vec一起被研究。

• 神經網絡的基礎: 訓練和正則化的詳細討論在第3章和第4章提供。第5章和第6章介紹了徑向基函數(RBF)網絡和受限的玻爾茲曼機。

• 神經網絡的高級主題: 第7章和第8章討論循環神經網絡和卷積神經網絡。第9章和第10章介紹了幾個高級主題，如深度強化學習、神經圖靈機、Kohonen自組織映射和生成對抗網絡。

這本書是為研究生、研究人員和實踐者寫的。大量的練習與解決手冊一起可用來幫助課堂教學。在可能的情況下，突出顯示以應用程序為中心的視圖，以便理解每種技術的實際用途。

機器學習是學習數據和經驗的算法的研究。它被廣泛應用于各種應用領域，從醫學到廣告，從軍事到行人。任何需要理解數據的領域都是機器學習的潛在的消費者。《A Course in Machine Learning》屬于入門級資料，它涵蓋了現代機器學習的大多數主要方面（監督學習，無監督學習，大間隔方法，概率建模，學習理論等）。它的重點是具有嚴格基礎的廣泛應用。

機器學習是一個廣闊而迷人的領域。即使在今天，機器學習技術仍然在你的生活中占據了相當大的一部分，而且常常是在你不知情的情況下。在某種程度上，任何看似合理的人工智能方法都必須包括學習，如果不是為了別的原因，而是因為如果一個系統不能學習，那么它就很難被稱為智能系統。機器學習本身也很吸引人，因為它提出了關于學習和成功完成任務的意義的哲學問題。

同時，機器學習也是一個非常廣泛的領域，試圖涵蓋所有領域對于教學來說將是一場災難。因為它發展得如此之快，以至于任何試圖報道最新發展的書籍在上線之前都會過時。因此，本書有兩個目標。首先，要通俗地介紹一個非常深的領域是什么。第二，為讀者提供必要的技能，以便在新技術發展過程中掌握新技術。

• Front Matter
• Decision Trees
• Limits of Learning
• Geometry and Nearest Neighbors
• The Perceptron
• Practical Issues
• Beyond Binary Classification
• Linear Models
• Bias and Fairness
• Probabilistic Modeling
• Neural Networks
• Kernel Methods
• Learning Theory
• Ensemble Methods
• Efficient Learning
• Unsupervised Learning
• Expectation Maximization
• Structured Prediction
• Imitation Learning
• Back Matter

時間序列分析一直是研究的熱點，在很多場景都有應用。近期，IntechOpen發布一本由Chun-Kit Ngan編輯眾多領域專家撰寫的新書《Time Series Analysis：Data, Methods, and Applications》，總共六章，110頁pdf，提供了時間序列分析的當前信息、發展和趨勢，特別是在時間序列數據模式、技術方法和實際應用方面，是值的關注的一本書。

本書旨在為讀者提供時間序列分析的當前信息、發展和趨勢，特別是在時間序列數據模式、技術方法和實際應用方面。本書分為三節，每節包括兩章。第一部分討論了多元時間序列和模糊時間序列的分析。第2節著重于開發用于時間序列預測和分類的深度神經網絡。第3節描述了如何使用時間序列技術解決實際領域的特定問題。本書包含的概念和技術涵蓋了時間序列研究的主題，學生、研究人員、實踐者和教授將對時間序列預測和分類、數據分析、機器學習、深度學習和人工智能感興趣。

目錄：

• 第一章：Process Fault Diagnosis for Continuous Dynamic Systems Over Multivariate Time Series (多變量時間序列上連續動態系統的過程故障診斷)
• 第二章：Fuzzy Forecast Based on Fuzzy Time Series (基于模糊時間序列的模糊預測)
• 第三章：Training Deep Neural Networks with Reinforcement Learning for Time Series Forecasting (利用強化學習訓練深度神經網絡進行時間序列預測)
• 第四章：CNN Approaches for Time Series Classification (CNN方法用于時間序列分類)
• 第五章：Forecasting Shrimp and Fish Catch in Chilika Lake over Time Series Analysis (通過時間序列分析，預測了赤喀湖蝦、魚的捕撈量)
• 第六章：Using Gray-Markov Model and Time Series Model to Predict Foreign Direct Investment Trend for Supporting China’s Economic Development (利用Gray馬爾可夫模型和時間序列模型預測支持中國經濟發展的外商直接投資趨勢)