欢迎来到深度强化学习（DRL）项目专题！这里为你整理了从基础到进阶的实践资源，帮助你快速掌握AI领域热门技术。

🧠 经典项目实践

  1. Q-learning基础实现
    通过网格世界示例理解核心概念

    Q_learning

  2. Deep Q-Network (DQN)
    探索经验回放与目标网络机制
    点击查看完整代码实现

  3. 策略梯度方法
    包含Actor-Critic框架详解

    Actor_Critic

🧪 实战案例推荐

  • AlphaGo原理复现
    了解蒙特卡洛树搜索与神经网络结合
  • 自动驾驶模拟训练
    使用CARLA平台进行环境交互
  • 机器人路径规划
    基于DRL的动态障碍物避让方案

📚 学习资源

  1. DRL算法推导系列 - 理论公式与直观解释
  2. 《深度强化学习入门》配套代码库
  3. 最新论文解读：2023 DRL进展

📌 注意事项

  • 实验环境建议使用GPU加速训练过程
  • 建议从简单环境（如CartPole）开始实践
  • 可通过项目评估工具检验学习效果

DRL学习路径

图：深度强化学习技术演进路线