【干货书】“Reinforcement Learning: Theory and Algorithms（2022版）”（强化学习：理论与算法 2022版），205页pdf，Alekh Agarwal, Nan Jiang, Sham M. Kakade三位大师

【干货书】Alekh Agarwal, Nan Jiang, Sham M. Kakade三位大师，“Reinforcement Learning: Theory and Algorithms（2022版）”（强化学习：理论与算法 2022版），205页pdf

该RL理论专著以美国伊利诺伊大学香槟分校Nan Jiang教授和华盛顿大学Sham Kakade教授的课程笔记为基础的RL理论专著，笔记正在积极更新。

三位作者来自于强化学习研究团队，是强化学习研究界“牛顿”级人物，成果斐然。本书采用深入浅出，引人入胜的方法，介绍了当前RL所取得的最新成果，对于刚从事RL的学者，可谓及时雨，神笔之作。

Alekh Agarwal：目前是谷歌学习理论团队的一名研究员。在那之前，在微软研究院度过了9年的美好时光，是纽约实验室机器学习小组的成员，后来领导了雷德蒙德的强化学习小组。在加州大学伯克利分校获得了计算机科学博士学位。