🧠 强化学习框架指南

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的重要分支，以下为常用框架及工具：

1. TensorFlow
   🚀 支持分布式训练与大规模数据处理，适合工业级应用

   [深入学习TensorFlow RL实现](/resources/ml/reinforcement/tutorials)

2. PyTorch
   📚 动态计算图特性便于算法调试，社区活跃度高

   [PyTorch强化学习实战教程](/resources/ml/reinforcement/tutorials)

3. RLlib
   🧩 Ray框架集成的强化学习库，支持多智能体与并行采样

   [RLlib官方文档](/resources/ml/reinforcement/documentation)

4. Stable_Baselines3
   🛠️ 基于PyTorch的工业级基线实现，包含DQN、PPO等算法

   [算法对比实验合集](/resources/ml/reinforcement/comparison)

5. Rainbow & A3C
   💡 原理图解：Rainbow通过多因素改进DQN，A3C采用异步策略更新

   [最新算法论文速递](/resources/ml/reinforcement/papers)

建议结合环境配置指南快速搭建实验平台，所有框架均支持GPU加速训练。