在Atari 2600 Pong游戏中，DRQN如何通过序列学习处理部分可观测状态并提升决策能力？

在Atari 2600 Pong游戏中，强化学习中的DQN模型由于其记忆限制，通常难以处理需要长期记忆的任务，尤其是当面对部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDP）时。此时，DRQN（Deep Recurrent Q-Network）的出现正是为了解决这类问题。

参考资源链接：[深度强化学习进阶：DRQN与DARQN解析](https://wenku.csdn.net/doc/6gmdazb8wk?spm=1055.2569.3001.10343)

DRQN的核心思想是将RNN结构，特别是LSTM（长短期记忆网络）与DQN相结合，从而允许模型学习和利用时间序列信息。LSTM擅长处理序列数据，可以捕捉历史信息并进行长期依赖的学习，这对于处理部分可观测状态至关重要。具体来说，在Atari Pong游戏中，即使代理只能接收到当前帧的游戏画面，DRQN也能通过其内部的LSTM单元，将之前帧的信息整合起来，形成对游戏状态更完整的理解，从而做出更有效的决策。
在实现上，DRQN的网络结构包含一个卷积层用于处理输入图像，然后连接到一个或多个LSTM单元，最后连接到用于估计Q值的全连接层。这样的网络结构使得DRQN能够记住之前的信息，并将其用于当前决策过程中。为了更新网络，DRQN可以采用自举序列更新或自举随机更新策略，其中随机更新策略更为简单且易于实现。
通过这种方式，DRQN在Atari Pong等游戏中表现出色，即使面对信息不完全的情况，也能有效地整合历史信息，提升决策能力。它为强化学习在处理现实世界复杂问题，如自动驾驶、机器人导航等领域，提供了一个强大的工具。

参考资源链接：[深度强化学习进阶：DRQN与DARQN解析](https://wenku.csdn.net/doc/6gmdazb8wk?spm=1055.2569.3001.10343)