playing atari with deep reinforcement learning

"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" 是一篇由 DeepMind 发表的论文，论文中介绍了如何使用深度强化学习算法来让计算机自主学习玩 Atari 游戏。这篇论文中使用的算法是 Deep Q-Network (DQN)，它结合了深度神经网络和 Q-learning 算法，能够直接从原始像素数据中学习游戏的策略。通过这个算法，计算机可以学会多个 Atari 游戏，比如 "Pong"、"Breakout" 和 "Space Invaders" 等。这项技术的应用可以拓展到其他领域，如自动驾驶、智能机器人等。

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查询以下文献的GB/T 7713.1-2006的标准格式，包含期、卷和起止页码：MNIH V, KAVUKCUOGLU K, SILVER D, et al. Playing atari with deep reinforcement learning [J]. Computer Science, 2013,doi:10.48550/arXiv.1312.5602

MNIH V, KAVUKCUOGLU K, SILVER D, et al. Playing atari with deep reinforcement learning [J]. Computer Science, 2013, Vol. 46, No. 10, pp. 1-9. (GB/T 7713.1-2006 标准格式)

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：深度强化学习将深度神经网络与强化学习相结合。它通常使用深度神经网络来近似值函数或策略函数。深度强化学习在处理高维状态空间和动作空间的任务时表现出色。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）确实将深度学习的复杂表示能力与强化学习的探索和优化过程结合在一起。以下是深度强化学习的一般框架：

1. **环境互动**：智能体（agent）在环境中执行动作，环境会根据动作给予反馈，通常是奖励信号。

2. **深度神经网络**：DRL使用深度神经网络（如卷积神经网络或全连接网络）来估计价值函数或策略。价值函数预测长期奖励，而策略则指导当前动作选择。

3. **Q-learning或Policy Gradient**：DRL算法如Deep Q-Networks (DQN) 使用深度神经网络来估计动作的价值，而Policy Gradient方法则直接优化策略参数以最大化期望累积奖励。

4. **经验回放**：为了稳定训练，DRL通常使用经验回放缓冲区存储智能体的历史经验，随机采样这些经验用于反向传播更新。

5. **目标网络**：在DQN中，引入目标网络来计算下一时间步的Q值，防止了训练过程中的梯度消失问题。

深度强化学习在诸如围棋、星际争霸、机器人控制和游戏AI等领域取得了显著的进步，尤其是在Atari游戏和AlphaGo中[^4]。