TensorFlow 强化学习教程：Cartpole 环境 🤖

Cartpole 是一个经典的强化学习入门问题，用于演示如何训练智能体保持平衡。通过这个例子，你可以了解 Q-Learning 和 深度强化学习 的基本原理。

🧠 问题简介

在 Cartpole 环境中，智能体需要控制一个滑块（Cart）移动，使上方的杆（Pole）保持不倒。目标是让杆尽可能长时间地保持平衡。

Cartpole Environment

🛠 实现步骤

1. 安装依赖
   确保已安装 TensorFlow 和 Gym 环境：

   pip install tensorflow gym
   

2. 创建环境
   使用 OpenAI Gym 的 CartPole-v1 环境：

   import gym
   env = gym.make('CartPole-v1')
   

3. 设计神经网络
   构建一个简单的深度 Q 网络（DQN）模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=4, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear')
   ])
   

4. 训练智能体
   通过经验回放和目标网络进行训练，逐步提升平衡能力。

5. 评估结果
   观察智能体在测试中的表现，调整超参数优化效果。

📚 扩展阅读

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Training Process

Deep Q Network