欢迎来到我们的强化学习（RL）教程！以下是快速开始 RL 的步骤：

1. 了解基础知识

   • 首先了解什么是强化学习，它是如何工作的。
   • 可以参考强化学习概述了解更多。

2. 安装环境

   • 确保你的系统中安装了 Python 和必要的库，如 TensorFlow 或 PyTorch。
   • 参考我们的环境安装指南获取详细步骤。

3. 编写第一个 RL 程序

   • 创建一个新的 Python 文件，并导入必要的库。
   • 编写一个简单的环境，比如经典的 Q-learning 环境或 Deep Q Network（DQN）。
   • 例如，你可以从这个示例代码开始。

4. 运行和调试

   • 运行你的程序，观察输出结果。
   • 如果遇到错误，可以查阅我们的常见问题解答或寻求社区帮助。

5. 扩展学习

   • 如果你想要深入了解 RL，可以阅读以下资料：
     • 深度强化学习
     • 强化学习论文集

猫头鹰

示例代码

以下是一个简单的 DQN 示例代码：

# 省略代码实现

查看完整示例代码