TensorFlow 强化学习指南 🤖

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，TensorFlow 为这一领域提供了强大的工具支持。以下是关键概念和资源：

1. 核心框架

• TF-Agents：官方强化学习库，集成策略、环境和训练工具
  🔗 了解更多

  

• 环境接口：通过 tf_agents.environments 定义交互空间

  

2. 常用算法

• DQN（Deep Q-Network）：用于离散动作空间的经典算法
• PPO（Proximal Policy Optimization）：稳定且高效的策略优化方法
• MPO（Model Predictive Policy Optimization）：基于模型的强化学习方案

3. 实践资源

• 📘 TensorFlow 强化学习教程（推荐入门路径）
• 🧪 Colab 实验示例（含代码演示）
• 📈 性能对比文档（不同算法的适用场景）

如需深入探索，请访问 TensorFlow 官方强化学习页面 获取完整文档 🚀