No creo que sea realmente cierto. A excepción de los documentos en bibliotecas de software o algo por el estilo, ningún documento RL requiere ningún lenguaje específico. El documento debe describir un algoritmo y conceptos matemáticos sobre cómo implementar un algoritmo. Si desea construir sobre ese papel, puede implementarlo en el idioma que desee.
Quizás lo que siente es que quiere hacer algo con el aprendizaje de refuerzo profundo, y para hacer ese trabajo preferiría construir en una biblioteca de aprendizaje profundo existente, como Tensorflow, y la mayoría de las bibliotecas de aprendizaje profundo tienden a centrarse en Python.
Si ese es el problema real al que se enfrenta, simplemente busque una biblioteca DL que cubra un idioma con el que esté más familiarizado. Muchos de ellos, además de Python, también son compatibles con C ++. Para Java, es posible que desee probar DL4J. Mxnet admite varios lenguajes además de Python y C ++, como Scala, R y Julia. La antorcha está diseñada para Lua.
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Dicho todo esto, si no te sientes cómodo con nada fuera de Matlab y eres un estudiante de doctorado de CS, entonces realmente te debes a ti mismo diversificarte y aprender otros idiomas. Como investigador, su objetivo no debe ser ser tan fácil con varios idiomas y sus características clave como ingeniero de software, sino que como científico de la computación debe comprender la base de los estilos de los lenguajes de programación lo suficientemente bien como para poder aprender usa un nuevo idioma sin mucho esfuerzo. Si no puede hacer eso, entonces vale la pena su tiempo para comenzar a mejorar en una variedad de idiomas y Python no podría ser un lugar más fácil para comenzar.
