1. 简介
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是结合深度学习与强化学习的前沿技术，常用于游戏AI开发。通过训练神经网络在Atari游戏环境中自主决策，我们可以让AI像人类一样学习游戏技巧。
Pong
📌 扩展阅读：深度强化学习基础概念
2. 核心概念
2.1 强化学习框架
- 奖励机制：游戏通过得分、生命值等方式反馈训练效果
- 状态空间：游戏画面被转换为神经网络可处理的输入（如灰度图像）
- 动作空间：玩家可执行的操作（如移动、射击、暂停）
2.2 深度学习模型
- 使用卷积神经网络（CNN）提取视觉特征
- 通过经验回放（Experience Replay）优化训练稳定性
- 结合策略梯度（Policy Gradient）进行决策更新Breakout
3. 实践案例
3.1 经典游戏示例
🎮 Pong：双人对战的简单游戏，适合入门训练
🎮 Breakout：消除砖块的经典游戏，需掌握动作序列
🎮 Space_Invaders：更复杂的射击游戏，考验策略优化
3.2 工具与库
- PyTorch 或 TensorFlow：实现神经网络
- OpenAI Gym：提供Atari游戏环境接口
- DQN算法：深度Q网络，解决状态空间过大的问题Space Invaders
4. 实现步骤
- 安装依赖环境：
pip install gym torch - 初始化游戏环境：
import gym; env = gym.make('Pong-v0') - 构建神经网络模型：定义输入层（图像）、隐藏层（特征提取）、输出层（动作概率）
- 训练循环：
- 采集游戏经验（状态、动作、奖励）
- 更新Q值表
- 保存最优策略
- 测试与优化：通过可视化工具观察AI学习过程
5. 进阶学习
DQN
🚀 小提示：训练过程中若遇到收敛困难，可尝试调整学习率或增加经验回放缓冲区容量。