🎉 强化学习入门指南 🎓

欢迎来到TensorFlow强化学习教程！本指南将带你了解如何使用TensorFlow构建基础的强化学习模型，适合初学者快速上手。🚀

📚 学习目标

• 理解强化学习核心概念
• 掌握TensorFlow环境搭建方法
• 完成经典CartPole问题训练
• 探索Q-Learning算法实现

🧱 实现步骤

1. 环境准备
   安装TensorFlow：

   pip install tensorflow
   

   📌 点击此处查看完整安装指南

2. 基础代码框架

   import tensorflow as tf
   import gym
   import numpy as np
   
   # 创建环境
   env = gym.make('CartPole-v1')
   # 初始化Q表
   Q_table = np.zeros([env.observation_space.shape[0], env.action_space.n])
   

3. 训练过程
   

   

   深度强化学习示意图
   
   使用以下循环进行训练：

   for episode in range(1000):
       state = env.reset()
       done = False
       while not done:
           action = np.argmax(Q_table[state, :])
           next_state, reward, done, _ = env.step(action)
           Q_table[state, action] = (1 - alpha) * Q_table[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q_table[next_state, :]))
           state = next_state
   

📈 结果展示

训练完成后，你可以看到类似这样的效果：

通过调整学习率(alpha)和折扣因子(gamma)参数，可以优化训练效果。

📖 扩展阅读

• TensorFlow强化学习快速入门
• 深度强化学习进阶教程
• Gym环境文档

📌 提示：如需更直观理解算法流程，可查看强化学习可视化工具