🚀 TensorFlow 强化学习教程

强化学习是机器学习的一个重要分支，适用于需要决策的场景。以下是 TensorFlow 提供的中文强化学习学习路径：

📚 学习内容概览

1. 基础概念

   • 了解强化学习的核心要素：Agent（智能体）、Environment（环境）、Reward（奖励）
   • 掌握 Q-learning 和 Policy Gradients 等经典算法
   • 学习如何用 TensorFlow 实现 Deep Q-Networks (DQN)

2. 实战案例

   • CartPole 控制 🎮
   • AlphaGo 简化版 🥇
   • 连续动作控制 🔄

3. 进阶技术

   • Actor-Critic 方法 💡
   • 多智能体协作 🤝
   • 分布式训练 ⚡

📌 推荐学习路径

• TensorFlow 官方强化学习文档 📘
• 深度强化学习入门 🧠

📷 图片展示

如需进一步探索，可前往 TensorFlow 项目仓库 查看完整代码示例。