Deep Reinforcement Learning (Deep RL) 是一种机器学习方法，结合了深度学习和强化学习。它允许机器通过与环境交互来学习并做出决策。

项目概述

本项目旨在开发一个基于深度强化学习的智能体，使其能够在复杂环境中做出最优决策。

项目特点

  • 深度学习: 使用深度神经网络来学习复杂的特征表示。
  • 强化学习: 通过奖励和惩罚机制来指导智能体的学习过程。
  • 自适应: 智能体可以根据环境的变化进行调整。

技术栈

  • 深度学习框架: TensorFlow 或 PyTorch
  • 强化学习算法: DQN, DDQN, PPO 等
  • 环境: Gym 或自定义环境

项目进展

  • 环境搭建: 已完成。
  • 基础算法实现: 已完成。
  • 实验验证: 进行中。

相关链接

更多关于 Deep RL 的信息，请访问我们的 Deep RL 专题页面.

Deep RL 网络结构图