RL-Lib 是一个用于强化学习的开源库，它提供了一个简洁、高效的框架来构建和训练强化学习模型。以下是一些关于 RL-Lib 的关键信息：
- 语言支持: RL-Lib 支持 Python 和 C++，这意味着开发者可以根据需要选择合适的编程语言。
- 环境集成: RL-Lib 提供了多种环境集成，包括经典的 Atari 游戏和 MuJoCo 仿真环境。
- 算法实现: RL-Lib 包含多种强化学习算法，如 Q-Learning、Deep Q-Network (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)。
功能特性
- 模块化设计: RL-Lib 采用模块化设计，易于扩展和维护。
- 易于使用: RL-Lib 的 API 设计简洁直观，使得用户可以轻松上手。
- 社区支持: RL-Lib 拥有活跃的社区，用户可以获得及时的技术支持和帮助。
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相关资源
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