Deep Reinforcement Learning in Action - Brown, Brandon (Manning)
Contiene: 1) ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?; 2) Modelado de problemas de aprendizaje por refuerzo: procesos de decisión de Markov; 3) Predicción de los mejores estados y acciones: redes Q profundas; 4) Aprendiendo a elegir la mejor política: métodos de gradiente de políticas; 5) Abordar problemas más complejos con métodos de actor-crítico; 6) Métodos de optimización alternativos: algoritmos evolutivos; 7) DQN distribucional: obteniendo la historia completa; 8) Exploración impulsada por la curiosidad; 9) Aprendizaje por refuerzo multiagente; 10) Aprendizaje por refuerzo interpretable: modelos de atención y relacionales; 11) En conclusión: una revisión y una hoja de ruta.