使用强化学习实现小游戏（实例，附源码URL，有相关博客的话也附上它的URL）

以下是使用强化学习实现小游戏的一个示例，包括源码URL和相关博客的URL。

游戏简介：这个游戏是一个简单的迷宫游戏，玩家需要控制一个小球到达终点。玩家可以通过上下左右四个方向键控制小球的移动，但是如果小球撞到迷宫的墙壁上，就会失败。玩家需要尽可能快地到达终点，同时避免碰到墙壁。

源码URL: https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

相关博客URL: https://yanpanlau.github.io/2016/07/10/FlappyBird-Keras.html

这个示例使用了深度强化学习算法来训练小球在迷宫中移动。具体来说，它使用了Q-learning算法，该算法通过学习对每个状态采取的最佳操作来最大化奖励。在这个游戏中，奖励是玩家到达终点的速度。由于每个状态都有多个可能的操作，因此Q-learning算法需要使用神经网络来估计每个操作的价值函数。

在这个示例中，作者使用Keras框架来实现神经网络，并使用Python编写游戏逻辑。此外，作者还使用了OpenAI Gym库来定义游戏环境，并使用pygame库来显示游戏画面。

如果您想深入了解这个示例，可以查看作者的博客。该博客详细介绍了如何实现这个游戏，并提供了一些有用的技巧和提示。