强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境之间的交互来学习最优策略。PyTorch 是一个强大的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本教程将带你了解如何使用 PyTorch 进行强化学习。

教程大纲

  1. 强化学习基础

    • 强化学习的基本概念
    • 策略学习与值学习
    • 离线学习与在线学习

  2. PyTorch 强化学习框架

    • PyTorch 环境搭建
    • Gym 库介绍
    • PyTorch 中强化学习算法实现

  3. 常见算法介绍

    • Q-Learning
    • Deep Q-Network (DQN)
    • Policy Gradient 方法
    • Actor-Critic 方法

  4. 实战案例

    • 环境搭建与评估
    • 算法选择与参数调优
    • 案例分析：CartPole 游戏求解

图片展示

算法流程图

Reinforcement Learning Flowchart

DQN 网络结构图

DQN Network Structure

扩展阅读

想要更深入地了解 PyTorch 强化学习，可以参考以下链接：

希望这个教程能帮助你入门 PyTorch 强化学习！😊