强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习最优策略。PyTorch 提供了丰富的工具和库来支持强化学习的研究和实践。以下是一些 PyTorch 强化学习示例：
示例列表
CartPole 环境
- 环境描述：CartPole 是一个经典的强化学习环境，智能体需要通过控制一个杆子保持平衡。
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Mountain Car 环境
- 环境描述：Mountain Car 是另一个经典的强化学习环境，智能体需要通过控制一个小车移动到一个较高的位置。
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Atari 游戏环境
- 环境描述：Atari 游戏环境提供了多个经典的视频游戏，如 Space Invaders 和 Breakout。
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总结
PyTorch 强化学习示例涵盖了多种环境和算法，为研究人员和开发者提供了丰富的实践材料。希望这些示例能够帮助您更好地理解和使用 PyTorch 进行强化学习。