TensorFlow 强化学习指南 🤖

TensorFlow 提供了丰富的工具和库，支持强化学习（Reinforcement Learning）算法的实现与研究。以下是核心模块与资源：

📚 核心功能概览

• DQN（Deep Q-Network）
  使用深度学习优化Q-learning，适合离散动作空间

  示例：[DQN实战教程](/learn/quickstart/dqn)

• PPO（Proximal Policy Optimization）
  基于策略梯度的优化方法，适用于连续控制场景

  资源：[PPO实现详解](/learn/quickstart/ppo)

• AC（Actor-Critic）框架
  结合策略梯度与值函数估计，实现更高效的训练

  参考：[AC算法入门](/learn/quickstart/ac)

🎯 学习路径建议

1. 先了解基础概念
2. 实践环境搭建
3. 探索进阶技巧

🚀 快速入门

• 安装依赖：pip install tensorflow
• 示例代码：DQN示例
• 教程视频：强化学习原理

了解更多TensorFlow强化学习内容