**Complete Draft** Reinforcement Learning: An Introduction

리차드 서튼Richard Sutton 교수의 강화학습 책 “Reinforcement Learning: An Introduction”의 2판의 드래프트가 끝났다는 소식입니다. 이 책은 온라인에서 무료로 읽을 수 있습니다. 이 책은 총 449페이지이고 파일 사이즈는 16M 정도로 아주 크지 않지만 혹시 네트워크가 느릴 경우를 대비해 블로그에 다운로드 링크(bookdraft2017nov5)를 추가했습니다.

다음은 전체 책의 목차입니다.

  1. Introduction
  2. Multi-armed Bandits
  3. Finite Markov Decision Processes
  4. Dynamic Programming
  5. Monte Carlo Methods
  6. Temporal-Difference Learning
  7. n-step Bootstrapping
  8. Planning and Learning with Tabular Methods
  9. On-policy Prediction with Approximation
  10. On-policy Control with Approximation
  11. *Off-policy Methods with Approximation
  12. Eligibility Traces
  13. Policy Gradient Methods
  14. Psychology
  15. Neuroscience
  16. Applications and Case Studies
  17. Frontiers

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