The Little Book of Reinforcement Learning - 入门强化学习开源书（含 PyTorch 代码与动态规划推导）

一本简明入门的强化学习开源书，覆盖基础概念与常用算法，附带可运行的 PyTorch 实现与详细的动态规划推导。

简介

想入门强化学习，论文啃不动、博客零散、系统性资料难找？这本开源书《The Little Book of Reinforcement Learning》正好为零基础到能上手的读者提供结构化学习路线。

• 页数不多，系统铺垫基础概念，逐步引入常用算法
• PyTorch 代码全套，书中每个算法均有可跑的实现
• 附带动态规划的详细推导，便于对着抄数学细节

书籍与代码

• GitHub：
  • https://github.com/alxndrTL/little-book-rl

使用建议

• 作为起点：适合从零起步、想要系统化入门的读者
• 配套学习：结合书中代码练习，加深理解
• 推导细节：对数学推导感兴趣的读者可对照动态规划部分学习

结构要点（示意）

• 基本概念与术语
• 价值函数与策略评估
• 常用强化学习算法（如 Q-learning、Policy Gradient 等）
• 动态规划的推导与应用

适用人群

• 强化学习初学者
• 想要系统性梳理基础与算法的人
• 需要可运行代码来练手的学习者

下载链接

GitHub：
http://github.com/alxndrTL/little-book-rl