Code_流苏
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《Python星球日记》 第84天：Q-Learning 与 DQN

名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）

目录

    • 一、强化学习基础回顾
      • 1. 核心元素与术语
    • 二、Q-Learning 算法详解
      • 1. Q 表更新公式
      • 2. 探索与利用（Exploration vs Exploitation）
      • 3. Q-Learning 示例
    • 三、DQN（Deep Q-Network）算法
      • 1. 使用神经网络近似 Q 函数
      • 2. 经验回放与目标网络
        • (1) 经验回放（Experience Replay）
        • (2) 目标网络（Target Network）
      • 3. DQN 算法的完整流程
    • 四、代码实践：使用 OpenAI Gym 环境实现强化学习算法
      • 1. Q-Learning 实现：FrozenLake-v1 环境
      • 2. DQN 实现：CartPole-v1 环境
    • 五、Q-Learning 与 DQN 的比较与应用场景
    • 六、进阶: 强化学习的其他算法与发展方向
      • 1. Q-Learning 的改进版本
      • 2. 策略梯度算法
      • 3. 模型型强化学习
    • 七、总结与展望
    • 八、参考资源

专栏介绍： Python星球日记专栏介绍（持续更新ing）
✅ 上一篇： 《Python星球日记》 第83天：强化学习概述

欢迎回到Python星球日记！今天是我们旅程的第83天。

今天我们将深入探索强化学习中两个核心算法：Q-Learning和Deep Q-Network (DQN)。这两种方法是解决顺序决策问题的强大

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