欢迎使用 TensorFlow 强化学习（RL）实战手册！本指南将带你从零开始构建智能体，探索深度强化学习的奥秘。

🧩 什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体在环境中学习最优策略。核心概念包括：

  • 奖励机制（Reward）
  • 状态转移（State Transition）
  • 策略网络（Policy Network）
  • 价值函数（Value Function）

📌 想深入了解基础理论？点击 强化学习核心概念 查看详解！

📦 快速入门：安装与环境配置

  1. 安装 TensorFlow 

    pip install tensorflow

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  2. 依赖库

    • gym（用于环境搭建）
    • numpy（数据处理）
    • matplotlib（可视化）

🤖 核心代码示例

以下是一个简单的 Q-Learning 实现框架： 

import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras import layers  

# 定义神经网络模型  
model = tf.keras.Sequential([  
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(state_size,)),  
    layers.Dense(64, activation='relu'),  
    layers.Dense(actions, activation='linear')  
])  

# 训练循环  
while True:  
    state = env.reset()  
    for _ in range(1000):  
        action = model.predict(state)  
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)  
        # 更新经验回放与模型

📌 图片：

Deep_Q_Network

🌱 进阶主题：从基础到实战

  • 深度 Q 网络（DQN）
  • 策略梯度方法（Policy Gradients）
  • Actor-Critic 架构
  • 分布式训练与多智能体系统

🛠️ 常见问题

📌 图片：

Reinforcement_Learning_Overview

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