欢迎访问强化学习（Reinforcement Learning, RL）与 TensorFlow 库的结合教程！本教程将带你了解如何使用 TensorFlow 实现经典的强化学习算法，并提供实际代码示例。🚀

什么是强化学习？

强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的机器学习方法。它广泛应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。🧠

核心概念

  • Agent：执行动作的智能体
  • Environment：Agent所处的环境
  • Reward：环境给予的反馈信号
  • Policy：Agent决策的策略

使用 TensorFlow 可以高效构建神经网络来近似策略函数或价值函数。🔥

快速入门

  1. 安装依赖 

    pip install tensorflow gym

    📌 点击查看TensorFlow安装指南

  2. 基础示例代码 

    import tensorflow as tf
import gym

env = gym.make('CartPole-v1')
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(16, input_shape=(4,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
# 训练逻辑...

    📷 插入TensorFlow模型结构示意图

进阶内容

  • DQN算法实现
  • 策略梯度方法
  • Actor-Critic框架

📌 点击探索更多RL算法详解

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如需进一步学习，建议参考 TensorFlow官方强化学习教程 获取更详细的文档和案例。💡