强化学习是AI领域的重要分支,以下是一些经典项目方向与学习资源推荐:
1. 基础算法实践
Q-Learning
经典表格型强化学习算法,适合入门理解价值函数更新机制 *🔗 [查看Q学习详解](/ai/rl_tutorials)*Deep Q Networks (DQN)
结合深度学习的Q学习变种,可处理高维状态空间 *📚 [深度学习教程](/ai/deep_learning_introduction)*
2. 进阶框架应用
PPO (Proximal Policy Optimization)
稳健的策略优化算法,广泛应用于游戏AI开发A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
多线程训练框架,适合分布式计算环境
3. 实战项目推荐
机器人路径规划
使用RL训练机械臂避障导航AlphaGo式博弈AI
结合蒙特卡洛树搜索的深度强化学习框架
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