强化学习教程：DRL 游戏实战

强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在游戏领域，强化学习有着广泛的应用，例如训练智能体玩电子游戏。

以下是一些关于 DRL 游戏实战的教程：

• 入门教程：强化学习基础
• 环境搭建：DRL 环境搭建指南
• 实战案例：使用 DRL 玩 Flappy Bird

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1. DRL 环境搭建

在搭建 DRL 环境时，我们通常会使用 OpenAI Gym 这个工具。以下是一个使用 OpenAI Gym 的示例：

2. DRL 策略学习

在 DRL 中，策略学习是核心。以下是一个使用 Q-Learning 算法的示例：

3. DRL 应用

DRL 在游戏领域的应用非常广泛，以下是一个使用 DRL 玩电子游戏的示例：