"《深度学习理论及实践——从机器学习到深度强化学习》全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法，完整设计各种模型和算法的应用实例。首先概述与人工智能和深度学习相关的基本概念和发展历程；然后详细介绍机器学习中的回归任务、分类任务、梯度下降法的基本理论和算法，并给出完整的TensorFlow编程实例；之后循序渐进地阐述人工神经网络与深度学习、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型，并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例，包括完整的数据处理、模型构建、模型训练和测试、模型评估、实验结果分析、算法优化和改进；最后介绍强化学习、深度强化学习的基本理论和具体算法，并给出相关算法应用的TensorFlow编程实例。 《深度学习理论及实践——从机器学习到深度强化学习》可作为学习机器学习、深度学习及强化学习算法的参考书，也可作为高等院校相关课程的教材，还可供从事人工智能领域的专业研究人员和工程技术人员阅读。 "

前言 近年来，深度学习发展迅速，相关算法在计算机视觉、游戏、机器人、无人驾驶、系统控制及医疗诊断等领域取得了显著的成果，特别是大模型、智能体、生成式人工智能在国内外引起了广泛的关注。然而，深度学习的理论基础并没有实质性突破，只是在传统神经网络的基础上加入更多的隐藏层和神经元，使得神经网络的宽度和深度增加，引入了更丰富的网络模块和网络结构，使得神经网络的非线性表达能力增强。继深度学习模型攻克计算机视觉任务之后，大型预训练语言模型的提出和应用突破了自然语言处理难题，通过了图灵测试，颠覆了人机交互方式，探索了一条通向通用人工智能之路。相比之前需要大量精确的人工标注才能训练的机器学习或神经网络，大模型可以利用海量未标注的数据以无监督方式做预训练，学习大量的通用语言知识和共性表示，再使用特定垂直领域的少量标注数据进行“微调”，将共性知识迁移到各种特定任务中进行优化，这种“预训练+微调”的模式具有很强的可扩展性，极大地推动了人工智能在各行各业的快速应用，正在深刻改变社会生产和生活的每一个角落，未来人工智能将成为科技创新领域的基础设施。 为了获得人类级别解决复杂问题的通用智能，很多新的技术方案开始将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合。围棋程序AlphaGo Zero、自动驾驶FSD、人形机器人Optimus，以及大模型ChatGPT等的训练和调优，无不用到基于人类反馈的强化学习。最近迅速崛起的DeepSeek则完全由强化学习驱动，无须监督微调，其出色的推理能力令全球震惊，再次将强化学习推到了风口浪尖，采用强化学习提升大模型推理能力的方法受到了人们的重视。深度强化学习技术能够...