深度强化学习实战：训练DQN模型玩超级马里奥兄弟

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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约3000字 ，建议阅读 6分钟 本研究展示了强化学习在游戏人工智能领域的应用潜力。 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 ………………………………