强化学习社区指南 🧠

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的重要分支，广泛应用于游戏、机器人、自动驾驶等场景。以下是关于强化学习的资源与实践建议：

📘 学习资源推荐

• 经典书籍
  《Reinforcement Learning: An Introduction》（ Sutton & Barto 著）
  《深度强化学习》（ 周志华 译）

• 在线课程
  Coursera - 《Reinforcement Learning》（ Andrew Ng 课程）
  B站 - 强化学习专题

• 论文与框架
  深度强化学习综述论文
  PyTorch RL 实现示例

💻 实践平台指南

• OpenAI Gym
  开始你的第一个 RL 环境

  

• RLlib（Ray 框架）
  分布式训练实战

  

• Stable Baselines3
  快速入门教程

  

👥 社区参与方式

1. 论坛交流
   加入 RL 讨论区 获取最新动态

   

2. 开源协作
   参与 RL 项目贡献

   

3. 技术分享
   关注 RL 技术博客 获取深度解析

   

⚠️ 注意事项

• 环境配置建议使用 Docker 容器化部署
• 算法选择可参考 Q_Learning_对比
• 实验数据可视化推荐 TensorBoard 工具

如需进一步探索，可访问 强化学习专题页面 获取完整学习路径 🚀