强化学习教程

强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。以下是一些入门级的强化学习教程。

入门教程

1. Python 中的强化学习基础 强化学习通常使用 Python 进行编程实现。以下是一些入门级的 Python 强化学习教程：

   • Python 强化学习教程

2. 常见强化学习算法

   • Q-Learning
   • SARSA
   • Deep Q-Network (DQN)
   • Policy Gradient

3. 环境搭建

   • 使用 OpenAI Gym 搭建强化学习环境

实战案例

1. 玩转 Flappy Bird

   • Flappy Bird 强化学习案例

2. 无人驾驶

   • 无人驾驶强化学习案例

3. 机器人路径规划

   • 机器人路径规划强化学习案例

图片展示

下面是强化学习中的一个经典环境——CartPole，展示了一个智能体如何通过强化学习来保持平衡。

希望这些教程能帮助您更好地理解强化学习。如果您有任何问题，欢迎在 社区论坛 中提问。