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一、关于深度强化学习

        如果不了解深度强化学习的一般流程的可以考虑看一下下面的链接。因为这里的示例因为在PyTorch 之上实现深度强化学习算法。

机器学习笔记 - Deep Q-Learning算法概览深度Q学习是一种强化学习算法，它使用深度神经网络来逼近Q函数，用于确定在给定状态下采取的最佳操作。Q函数表示在特定状态下采取特定行动并遵循特定策略的预期累积奖励。在 Q-Learning 中，Q 函数随着智能体与环境交互而迭代更新。深度 Q 学习可用于各种应用，例如游戏、机器人和自动驾驶汽车。Cartpole 环境是最著名的经典强化学习问题之一（强化学习领域的“Hello, World!”）。一根杆子连接到一辆小车上，小车可以沿着无摩擦的轨道移动。杆子开始时是直立的，目标是通过控制小车来防止杆子翻倒。https://skydance.blog.csdn.net/article/details/133297677        这种方法包括两个组件之间的交互：环境（游戏本身）和代理（Snake）。代理收集有关其当前状态的信息并相应地执行操作。环境根据执行的操作奖励或惩罚代理。随着时间的推移，代理会了解哪些行为可以