⚡ Exploring the Frontiers of AI

深度学习与强化学习
学习笔记

探索神经网络的数学本质，从 Q-Learning 到 PPO，记录每一步 AI 学习旅程中的思考与实践。

DQN 核心算法
PPO 最新研究
PyTorch 技术栈
RL 强化学习

🚀 最新内容

⚡ 最新学习心得
🧠
理解深度Q网络（DQN）的核心思想

通过经验回放和目标网络解决强化学习中的稳定性问题，深入理解 DQN 如何实现从像素到决策的端到端学习。

Deep Learning DQN PyTorch
阅读全文 →
🔧 最近项目
🤖
基于PPO的机器人行走控制

使用 PyTorch 实现 PPO 算法，实现机器人在复杂地形的自适应行走，探索策略梯度方法的强大表现力。

PPO Reinforcement Learning Robotics
查看项目 →
🎓 算法演示
📊
Q-Learning 算法详解

从基础 Q-Learning 到 DQN 再到 Double DQN，通过交互式幻灯片全面对比不同算法的性能表现。

Q-Learning Comparison Slides
查看演示 →

📍 学习路径

阶段一
神经网络基础
理解前馈网络、反向传播、激活函数，使用 PyTorch 构建 MLP
阶段二
强化学习入门
掌握 Q-Learning 核心思想，实现表格型 Q-Learning 解决简单环境
阶段三
深度强化学习
DQN、Double DQN、经验回放机制，实现 Atari 游戏控制
阶段四
策略梯度方法
PPO 算法实现，机器人行走控制，探索连续动作空间