🚀 Q-Learning 与 PyTorch 实现教程

Q-Learning 是强化学习中最经典的算法之一，结合 PyTorch 可实现高效的神经网络训练。以下是关键知识点与实践指南：

1. 基础概念

• Q-Table：存储状态-动作值对的核心结构
• 贝尔曼方程：Q(s,a) = r + γ * max(Q(s',a'))
• 探索与利用：ε-greedy 策略平衡二者

2. PyTorch 实现步骤

• 环境搭建：pip install torch
• 神经网络构建：使用 torch.nn.Module 定义 Q 网络
• 训练循环：

  for episode in range(1000):
      state = env.reset()
      while not done:
          action = policy(state)
          next_state, reward, done, _ = env.step(action)
          q_table_update...
  

  

3. 进阶技巧

• 使用经验回放（Experience Replay）提升稳定性
• 实现目标网络（Target Network）减少相关性
• 探索分布式训练与 GPU 加速

4. 应用案例

• 游戏AI：如经典迷宫导航
• 自动化控制：机械臂路径规划
• 电商推荐：动态定价策略优化

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