大家都知道，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从 20 世纪 80 年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。大家耳熟能详的经典强化学习方法——Q 学习、REINFORCE、actor-critic——就是 20 世纪 80 年代提出的，一直沿用至今。而经验回放、SARSA、蒙特卡洛树搜索等重要工作是 20 世纪 90 年代和 21 世纪初提出的。最近十年，随着深度学习的发展，强化学习也取得了突破性的进展，并诞生了深度强化学习这一分支。

2012年，卷积神经网络 AlexNet 打赢了 ImageNet 挑战赛，开启了深度学习时代。2013 年诞生了首个深度强化学习方法——深度 Q 网络（DQN），它在 Atari 电子游戏上的表现遥遥领先已有的机器学习方法，但跟人类仍有较大差距。2015 年，改进版的 DQN 在 Atari 电子游戏上的表现大幅领先人类专业玩家，学术界由此认识到了深度强化学习的巨大潜力。2015 年发生了一件更为轰动的事件——AlphaGo 在围棋比赛中以 5:0 击败职业棋手樊麾——这为深度强化学习带来了空前的关注。随后几年深度强化学习取得了许多重要进展，新的方法如雨后春笋般出现，在各种任务上不断刷新纪录。

图片来自：Wired

从尝试做视频到视频意外成为“爆款”

2017 年我在加州大学伯克利分校做博士后的时候，周围的人总在讨论强化学习，甚至 RISELab 正在开发的新一代机器学习系统 Ray 几乎就是为强化学习量身定制的。虽然当时我的研究方向不是强化学习，但我对它很着迷，并下定决心要学会它。我自认为数学功底和自学能力都很强，花点儿时间应该能学会，可我却在实际学习过程中吃尽苦头，花了几年时间才形成完整的强化学习知识体系。

大家都说 Richard Sutton 和他的老师 Andrew Barto 合著的 Reinforcement Learning: An Introduction 是强化学习领域的“圣经”，是初学者必读的书，于是我就从这本书开始入门。可当我读完一大半的时候，发现自己还是听不懂那些研究强化学习的人在说什么，仿佛大家说的“强化学习”与书中所讲的不是一种东西。这时我意识到自己走了弯路，于是及时止损，改读 DQN、DDPG、A3C 等的代码，这回学习效果显著，我逐渐能听懂强化学习的报告了。但靠读代码学习有很大的缺点，知识碎片化严重，我只是略懂具体的一些点，而这些点串不起来。结果就是，我既看不到领域的前沿方向，也读不懂知识背后的原理——感觉自己仍然是个门外汉，没有真正掌握强化学习。

既然没有优质的教材，读代码又过于肤浅，那么可行的路就只有一条——把近几年重要的论文挨个读一遍，把论文里的核心公式推导一遍。这的确是一条正道，通过阅读论文和梳理知识体系，我最终“大彻大悟”——发现深度强化学习的所有方法背后不过就是几个公式的变换而已。读论文虽然是一条正道，但是见效很慢，而且只适合我这样有科研经验的学者，并不适用于初学者。

2018 年我在史蒂文斯理工学院计算机科学系任教之后，心怀忐忑地开了我的第一门课“深度学习”。意外的是，通过教授这门课程，我发现自己在教学方面还算有些“天赋”——能把大量疑难知识快速为初学者讲清楚。在我第二次教这门课的时候，我用最后两周的时间为学生讲解了深度强化学习的核心知识。深度强化学习很难，当时我只是抱着试探的态度去讲，但多数学生居然听明白了，这让我异常兴奋，随后我花费了一些时间用中文录制了深度强化学习部分的课程，并发布到了 YouTube 上（ID：Shusen Wang）。很快，观看量超出了我的预期。截至本书出版之前，虽然我的 YouTube 账号中文频道的订阅者只有1万多，但视频的观看量已经超过了55万。另外，B 站上有不少账号自发传播了该系列视频，其中单个视频最高播放量超过 20 万。保守估计，“深度强化学习”系列视频的全网播放量超过 100 万——能带这么多初学者入门深度强化学习，我倍感荣幸。

从视频 Reinforcement Learning 到猫书《深度强化学习》

2020年，我本来计划在大学里再开一门“深度强化学习”的课程，于是花了很多时间仔细梳理这个领域的知识点，做了大量笔记和课件。但后来我打算去工业界发展，只能打消了开新课的念头。只是，长时间精心准备的教学材料就这么浪费了未免太可惜，我心里想：“不如整理出来，写成一本书，或许对初学者很有帮助。”于是，我花三个月整理好了笔记，在 2021 年初发到了 GitHub 上。但这份初稿与我眼中的优质教材还相距甚远。之后，我和我的导师张志华、师弟黎彧君用了一年多的时间对初稿进行修改，到了 2022 年才交付给出版社的编辑。

写作目标：愿你看懂代码、读懂论文、听懂报告

深度强化学习是当前学术界最热门的研究领域之一，而且有潜力在工业界落地应用。然而深度强化学习的数学原理深奥，知识体系和发展脉络复杂，入门的难度远高于机器学习其他分支。即便是我这样精通机器学习的博士，初期的学习进度也异常缓慢，付出相当大的代价才构建了完整的知识体系。本书的价值在于学习它能够避免初学者重复我走过的弯路，不走“从理论到理论”和“看代码学算法”这两个极端。

本书面向的受众是有一定深度学习基础的学生和算法工程师。本书假设读者完全不懂强化学习，但具备深度学习的基础知识，比如优化、目标函数、正则、梯度等基本概念；不熟悉深度学习的技术细节和背后理论，但知晓基本常识，比如神经网络的全连接层、卷积层、sigmoid 激活函数、softmax 激活函数的用途。如果你几乎不懂深度学习，也可以阅读本书，但是在理解上会有一定困难。

‍本书的目标是解释清楚深度强化学习背后的原理，而非简单地描述算法或推导公式。通过学习本书，读者能在短时间内构建完整的知识体系，避免知识碎片化。预计读者在学完本书之后，能轻松看懂深度强化学习的代码，读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

这本书为何特别：内容新+真.易懂

前面提到，强化学习最经典的教材非 Reinforcement Learning: An Introduction 莫属。它是学术泰斗 Richard Sutton 和 Andrew Barto 所著，被誉为强化学习的“圣经”。这本书的知识体系完整，但其中很多内容在今天已经不太重要了，而当今最重要的深度强化学习技术却没有囊括其中。如果你是初学者，而有人建议你通过阅读这本书入门，那大概率是在“坑”你，或许他自己压根就没读过这本书。如果你的数学功底够强，咬着牙读完此书，你会发现自己仍然不懂深度强化学习，对最近 10 年的技术突破缺乏基本了解，跟不上学术界的前沿。此书正是当年我入门强化学习读的第一本书，算我当年走过的弯路。如果你有志于做强化学习的科研，不妨先读读我们这本书，之后再读 Sutton 和 Barto 的书补充理论知识。

本书与 Sutton 和 Barto 的书有类似之处，都是从方法和原理出发讲解强化学习，但是本书有三大优势。第一，内容很新，主要内容是最近 10 年的深度强化学习方法，比如 DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo 等技术。第二，力求实用，本书的写作出发点是“有用”且“精简”，剔除了一切不必要的概念和公式，只保留必要的内容，尽量做到每一个章节都值得阅读。第三，清晰易懂，为了让方法和原理容易理解，我们花了大量时间在文字和绘图上，相信本书在“完读率”方面有显著优势。

当前市面上偏重编程实践的教材很多，这类图书通过讲解代码帮助读者入门深度强化学习。从实践出发不失为一条入门的捷径，但这些书欠缺对方法和原理的解释，同时对数学推导采取回避的态度。这也情有可原，毕竟把代码讲解清楚相对容易，而把方法和原理讲解清楚却很困难！本书的独特之处在于系统地讲解深度强化学习，不回避数学原理，而是用通俗的语言和插图将其解释清楚。如果读者对某些深度强化学习方法有不理解之处，相信可以从本书中找到解答。

对于初学者来说，从方法和原理开始入门，或是从编程实践开始入门，都是合理的选择，主要取决于你想要在这个领域挖多深、走多远。如果你的目标是能看懂代码、“会用”深度强化学习，那么从编程实践入门是很好的选择；如果你的目标是深入理解代码背后的原理、看懂前沿论文甚至从事科研工作，那么建议选择本书。

我们三位作者都有博士学位，都是机器学习领域的学者。当我和黎彧君还是学生的时候，就在张志华老师的要求下阅读了超过 10 本机器学习领域的经典教材，我们深知什么样的书是好书。而且我们都有多年的学术写作经验，每个人都在机器学习顶会、顶刊上发表过多篇论文。此外，我和张志华老师都有丰富的教学经验，有能力把复杂的方法和原理解释清楚，在严谨的前提下做到通俗易懂。

根据我的教学和写作经验，教学和写作最大的难点不是“大而全”，而是如何把话说明白，让受众以最小的代价听得懂、记得住。假如只是简单罗列知识点、堆公式、堆代码，那么教学和写作的难度非常小。以我的效率，如果按低标准去备一门课或是写一本书，一个暑假绰绰有余；但从开始整理笔记到最终成书，这本书前后用了两年，投入远大于预期。写这本书的过程中，我的精力主要用于确保内容结构清晰、原理与公式易于理解。为了让模型和数学变得直观，我原创了 140 多张简洁精美的插图——有时绘制一张插图就要花费几个小时。回过头来，很难想象，我曾经会以如此大的投入写一本书，期待它能最大限度地降低大家入门深度强化学习的门槛。

Hi，你在学 DRL 时遇到过怎样的困难？你是如何克服的呢？

你目前学习的领域有没有遇到和作者王树森老师一样的困难：找不到合适的书？

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