书名：强化学习的数学原理
作者：赵世钰
为什么要学习强化学习？
说起强化学习，我们对它的了解还停留在用强化学习控制倒立摆，或者训练智能体玩Atari游戏这样的认知上面。然而，当前强化学习与AI大模型的深度融合正在重塑大模型的推理格局，这样的技术突破已为快速提高大模型能力注入新动能。当初Deepseek R1的论文公开，在AI行业引起很大轰动，因为它不仅公开的描述了如何使用强化学习来训练大语言模型，还介绍了一种全新方式：不采用监督微调训练，直接进行强化学习。DeepSeek-R1-Zero 的出现开辟了一条新的训练模型的方法，因为它让模型可以纯粹通过练习和反馈，自己学会复杂的推理能力，而不需要完全依赖人类事先准备好的“标准答案”。这就好比不让模型看例题和标准答案，直接做题，从实践中发现更优解。综上，强化学习已经成为大模型发展和优化链路中不可或缺的一环，学习强化学习，是非常核心和非常必要的。
如何学习强化学习？
近些年强化学习在与深度学习结合之后，它的工程性和实验性越来越强，但是理解强化学习的基础原理始终是入门的关键一步。强化学习具有两个特点：数学性和系统性，因此数学原理不可回避，不仅如此，这本书的作者基于对系统性的理解，也建议大家放弃“速成”想法，回到脚踏实地一步一步的学习上来。
用什么教材学习强化学习？
什么教材适合这样的一步一步的学习呢？就用这本书。这本教材在github上已经有7000+个星星，足见它受认可的程度。这本书的特色至少有：从0开始介绍，不需要读者有强化学习的背景知识；从数学角度解读，帮助读者透彻理解；内在逻辑清晰，帮助读者建立宏观理解。这本书有几页非常诚恳的序言，作者描述了他花时间花精力动脑筋，去一点一滴把这本书的内容做好的过程。我看了也是很有感触，我自己偶尔看了个资料写点总结，都觉得是在“肝”，更何况这么硬核的书，还要写成0基础，娓娓道来，真的是硬“肝”，属于一个人把硬骨头啃下来造福其他人的举动。最近一些影响力大的IP，比如电影和游戏，大多都是制作精良，细节突出，才会获得那么多人的认可。如果做类比的话，那么这本书也是，在讲述数学内容的时候，作者生怕读者不懂，那些非常小心翼翼讲数学细节的文字读来真的很贴心。当然，因为讲述的是强化学习的数学原理，读者还是需要有高等数学、线性代数、概率统计方面的基础知识。
最后，总结一下，这本书帮助读者基于数学性和系统性，完成从零开始到透彻理解强化学习，知其然并知其所以然。因为只有这一本书，我们也要跟着学习，就不再抽奖赠送了，大家觉得好，可以直接点击链接购买，谢谢~
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