强化学习代码资源指南 🧠

强化学习（Reinforcement Learning）是人工智能领域的重要分支，其核心在于通过试错机制让智能体学习最优策略。以下是经典算法与开源项目的分类整理，帮助您快速入门：

📚 经典算法实现

  • Q-Learning 🧩
    基于价值的算法，适合离散状态空间。点击查看基础教程

    Q_Learning

  • Deep Q-Networks (DQN) 🤖
    结合深度学习与Q-Learning，用于复杂环境。GitHub项目地址

    Deep_Q_Networks

  • Proximal Policy Optimization (PPO) 🎮
    政策梯度方法的改进版，广泛应用于游戏AI。进阶实战案例

    Proximal_Policy_Optimization

🧪 开源项目推荐

项目名称 特点 语言
Stable Baselines3 📦 一站式强化学习库，支持多环境 Python
TensorFlow RL ⚙️ 结合深度学习框架的实现 Python
RLlib 🌐 高性能分布式框架，适合大规模训练 Python

如需了解强化学习在实际场景中的应用，可参考自动驾驶技术解析。通过代码实践与理论结合，您将更深入掌握这一领域！