深度强化学习实战：训练DQN模型玩超级马里奥兄弟

深度学习作为当前计算机科学领域最具前沿性的研究方向之一，其应用范围涵盖了从计算机视觉到自然语言处理等多个领域。本文将探讨深度学习在游戏领域的一个具体应用：构建一个能够自主学习并完成超级马里奥兄弟的游戏的智能系统。

强化学习基础

强化学习是机器学习的一个重要分支，研究智能体如何通过与环境的交互学习来优化其行为策略。类似于人类的学习过程，智能体在虚拟环境中通过不断尝试各种行动并获取反馈，逐步建立最优决策模型。

在强化学习框架中，做出决策的程序被称为智能体（agent），其所处的交互空间被定义为环境（environment）。智能体通过执行动作（actions）与环境进行交互，每个动作都会获得相应的奖励信号，用以评估该动作在特定状态下的效果——这里的状态指的是环境在特定时刻的完整配置信息。

以上图gif为例，作为智能体的人类尝试与环境中的洒水装置进行交互，采取了一个动作：将其对准自己。执行该动作后，智能体接收到了明显的负向奖励信号（从干燥到湿润的状态转换），从而学会了避免重复该动作。

从系统层面来看，智能体通过动作与环境交互，获取奖励信号和新的状态信息，这个新状态又将作为下一个动作决策的依据。

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