小游戏中掌握深度强化学习
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今天我们将运用深度强化学习算法 deep Q-learning 来进行 CartPole 游戏的实践操作。
强化学习 作为机器学习中的一个重要方向，能够帮助我们构建一个 agent，使其能够在特定环境中持续进行交互与尝试，通过不断调整策略来获取经验并提升决策能力。
如图所示，agent 接收来自环境的状态信息 state，随后执行相应的动作 action。在完成该动作后，系统会给予反馈，其中包括奖励值 reward 以及环境进入的下一个状态 next_state。
通过这一完整的过程循环，agent 能够逐步积累相关经验，并据此进行训练与优化，从而学会如何根据当前状态 state 选择最优的动作 action，以最大化获得的奖励值 reward 并最终赢得游戏。
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强化学习领域中存在一种广为人知的算法，即 Q-learning ：
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