TensorFlow 强化学习入门指南 🤖

强化学习是机器学习的一个重要分支，而 TensorFlow 作为流行的深度学习框架，为实现复杂强化学习算法提供了强大工具。以下是关键知识点与实践建议：

📌 核心概念

1. Q-learning

   • 一种无模型算法，通过状态-动作值函数优化策略
   • 

2. 深度Q网络 (DQN)

   • 结合深度学习与Q-learning，解决高维状态空间问题
   • 

3. 策略梯度方法

   • 直接优化策略函数，适用于连续动作空间
   • 示例代码可参考 TensorFlow官方教程

🧠 实践建议

• 环境搭建：使用 pip install tensorflow 安装库，推荐搭配 Colab笔记本 进行实验
• 算法实现：从经典CartPole开始，逐步过渡到AlphaGo等复杂场景
• 资源推荐：
  • TensorFlow强化学习文档
  • PyTorch对比教程

📚 扩展阅读

深度强化学习: 原理与实践 提供更系统的理论解析与代码示例。