【以下文章来源于RLCN ，作者RLChina】

《强化学习（第2版）》
[加] RichardS.Sutton，[美] AndrewG.Barto 著
俞凯 等 译

强化学习领域奠基性经典著作！

人工智能行业的强化学习圣经！

本书作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。

本书适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

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《深度强化学习：基础、研究与应用》
董豪、丁子涵、仉尚航等 著

一本书轻松上手深度学习|强化学习|模仿学习|集成学习|并行计算|多智能体强化学习

中国人自己写的深度强化学习著作

该书是一线科研人员与开源社区人员为国内人工智能领域提供的一本详尽教材，主要围绕深度强化学习领域基础知识和算法实践。

本书是为计算机科学专业背景、希望从零开始学习深度强化学习并开展研究课题和实践项目的学生准备的。本书也适合没有很强的机器学习背景、但是希望快速学习深度强化学习并将其应用到具体产品中的软件工程师阅读。

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