深度强化学习游戏教程 🎮

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，常用于解决复杂的游戏策略问题。以下是一些经典游戏案例及学习路径：

🧠 经典游戏案例

• Cartpole（平衡杆）

  通过控制小车平衡木杆，学习基础的策略优化方法。

• Breakout（打砖块）

  应用DQN算法实现像素级控制，适合理解经验回放机制。

• AlphaGo（围棋）

  研究多智能体博弈与蒙特卡洛树搜索的结合。

🛠️ 实现步骤

1. 环境搭建：使用Gym或Pygame创建游戏环境
2. 神经网络设计：构建状态-动作映射的Q网络
3. 算法训练：实现DQN、A3C等算法的训练循环
4. 策略优化：通过奖励函数调整模型决策逻辑

📚 扩展阅读

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