深度强化学习（DRL）代码教程 🚀

欢迎访问「AI教程」专栏的深度强化学习代码部分！这里提供从基础到实战的完整示例，帮助你快速上手DRL技术。💡

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1. 环境搭建 🛠️

• Python版本：建议使用3.8+，确保兼容性
• 核心库：
  • TensorFlow 或 PyTorch
  • Gym（强化学习环境框架）
  • OpenAI Baselines（优化训练工具）
• 快速启动：

  pip install tensorflow gym
  

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2. 基础算法实现 🧠

以下是经典算法的代码示例：

# Q-Learning 基础框架
import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
state = env.reset()
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 随机动作
    state, reward, done, _ = env.step(action)
    if done:
        break
env.close()

📌 图片示例：

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3. 进阶技巧 ✅

• 经验回放（Experience Replay）：通过存储历史经验提升训练稳定性
• 目标网络（Target Network）：减少Q值估计波动，可参考 DRL_目标网络
• 多智能体协作：使用Ray框架实现分布式训练

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4. 实战项目 🧪

• 经典案例：
  • 机器人路径规划（点击查看完整代码）
  • 游戏AI（如Atari Breakout）
• 推荐扩展阅读：
  • 深度强化学习入门指南
  • DRL在自动驾驶中的应用

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5. 常见问题解答 ❓

• Q: 如何加速训练？
  A: 尝试使用GPU加速或分布式计算
• Q: 代码运行报错怎么办？
  A: 检查依赖版本，参考 错误排查教程

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📌 图片穿插示例：

如有更多问题，欢迎访问 AI教程中心 获取帮助！📚