DRL Gym 是一个用于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）的在线模拟平台。它提供了一个易于使用的环境，让研究人员和开发者能够快速构建、测试和评估他们的深度强化学习算法。
功能特点
- 丰富的环境库：DRL Gym 提供了多种预定义的环境，包括棋类游戏、机器人控制、图像识别等，方便用户进行实验。
- 高度可定制：用户可以根据自己的需求定制环境，添加新的状态、动作、奖励等。
- 可视化工具：DRL Gym 支持可视化工具，帮助用户直观地观察算法的运行过程。
- 社区支持：DRL Gym 拥有活跃的社区，用户可以在这里交流经验、分享代码。
使用指南
- 首先，您需要注册一个 DRL Gym 账号。
- 登录后，您可以选择您感兴趣的环境进行实验。
- 使用 Python 编写您的 DRL 算法，并将其集成到 DRL Gym 中。
- 运行实验，观察算法的表现。
扩展阅读
更多关于 DRL Gym 的信息，您可以访问我们的官方网站：DRL Gym 官网
[center]https://cloud-image.ullrai.com/q/DRL_Gym/
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