資料內(nèi)容：
DeepSeek 是一個用于強化學習的框架，結合了深度學習
和搜索算法，旨在提升智能體在復雜環(huán)境中的決策能力。
盡管“DeepSeek”并非廣泛認可的開源框架，但我們可以
構建一個簡化的示例，展示如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡和強化
學習算法訓練一個智能體在經(jīng)典環(huán)境中進行決策。 首先，
確保安裝必要的庫：
pip install tensorflow gym
下面是一個使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡和 Q 學習算法訓練智能體
在 CartPole 環(huán)境中的示例代碼：
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定義 Q 網(wǎng)絡
def build_q_network(state_shape, action_shape):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(128, input_shape=state_shape, activa
tion='relu'),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(action_shape, activation='linear')
])return model
# 定義 DQN 智能體
class DQNAgent:
def __init__(self, state_shape, action_shape):
self.q_network = build_q_network(state_shape, act
ion_shape)
self.target_network = build_q_network(state_shape,
action_shape)
self.target_network.set_weights(self.q_network.ge
t_weights())
self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learnin
g_rate=0.001)
