Python 强化学习资源库 📚

强化学习是人工智能的重要分支，Python 作为主流编程语言拥有丰富的库和工具支持。以下是关键学习路径和资源推荐：

1. 常用强化学习库 📦

• TensorFlow
  适用于深度强化学习，支持灵活的神经网络搭建

  

• PyTorch
  动态计算图特性适合算法调试与研究

  

• Stable Baselines3
  提供多种经典算法实现（如PPO、DQN）

  

• Ray RLlib
  支持大规模分布式训练与集群部署

  

2. 学习资源推荐 📘

• 📖 《Reinforcement Learning: An Introduction》（本书中文版可访问 /books/rl_introduction 查看）
• 🎓 Udemy 课程：Python Reinforcement Learning（需替换为实际链接）
• 🧠 交互式教程：/tutorial/rl_from_scratch 从零开始构建 RL 框架

3. 实践建议 💡

• ✅ 环境搭建：使用 Conda 管理虚拟环境
• 🧪 实验验证：推荐使用 Gym 环境库
• 🔄 算法实现：参考 Stable Baselines3 文档 获取代码模板

📌 提示：建议结合 /projects/rl_experiments 中的实战案例加深理解