开头先附上强化学习（reinforcement learning）的学习视频：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/，赶紧进行强化学习吧！

1.强化学习就是程序或智能体(agent)通过与环境不断地进行交互学习一个从环境到动作的映射，学习的目标就是使累计回报最大化。

2.强化学习是一种试错学习，因其在各种状态（环境）下需要尽量尝试所有可以选择的动作，通过环境给出的反馈（即奖励）来判断动作的优劣，最终获得环境和最优动作的映射关系（即策略）。

马尔可夫决策过程(MDP)

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）通常用来描述一个强化学习问题。

智能体agent根据当前对环境的观察采取动作获得环境的反馈，并使环境发生改变的循环过程

蒙特卡洛强化学习

1.在现实的强化学习任务中，环境的转移概率、奖励函数往往很难得知，甚至很难得知环境中有多少状态。若学习算法不在依赖于环境建模，则称为免模型学习，蒙特卡洛强化学习就是其中一种。

2.蒙特卡洛强化学习使用多次采样，然后求取平均累计奖赏作为期望累计奖赏的近似。

蒙特卡洛强化学习：直接对状态动作值函数Q（s,a）进行估计，每采样一条轨迹，就根据轨迹中的所有“状态-动作”利用下面的公式对来对值函数进行更新。

每次采样更新完所有的“状态-动作”对所对应的Q（s，a），就需要更新采样策略π。但由于策略可能是确定性的，即一个状态对应一个动作，多次采样可能获得相同的采样轨迹，因此需要借助ε贪心策略:

蒙特卡洛强化学习算法需要采样一个完整的轨迹来更新值函数，效率较低，此外该算法没有充分利用强化学习任务的序贯决策结构。

Q-learning算法结合了动态规划与蒙特卡洛方法的思想，使得学习更加高效。

深度强化学习(DRL)

传统强化学习：真实环境中的状态数目过多，求解困难。

深度强化学习：将深度学习和强化学习结合在一起，通过深度神经网络直接学习环境（或观察）与状态动作值函数Q（s，a）之间的映射关系，简化问题的求解。

Deep Q Network(DQN)

Deep Q Network(DQN)：是将神经网略（neural network）和Q-learning结合，利用神经网络近似模拟函数Q（s，a），输入是问题的状态（e.g.，图形），输出是每个动作a对应的Q值，然后依据Q值大小选择对应状态执行的动作，以完成控制。

自主学习Flappy Bird游戏

深度强化学习

2013年，Deep Mind团队在NIPS上发表《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》一文，在该文中首次提出Deep Reinforcement Learning一词，并且提出DQN（Deep Q-Networt）算法，实现了从纯图像输入完全通过学习来玩Atari游戏。

Flappy Bird自主学习程序基本框架

训练过程

训练过程过程主要分为以下三个阶段：

1.观察期（OBSERVE）:程序与模拟器进行交互，随机给出动作，获取模拟器中的状态，将状态转移过程存放在D（Replay Memory）中；

2.探索期（EXPLORE）：程序与模拟器交互的过程中，依据Replay Memory中存储的历史信息更新网络参数，并随训练过程降低随机探索率ε；

3.训练器（TRAIN）：ε已经很小，不再发生改变，网络参数随着训练过程不断趋于稳定。

1.打开游戏模拟器，不执行跳跃动作，获取游戏的初始状态

2.根据ε贪心策略获得一个动作（由于神经网络参数也是随机初始化的，在本阶段参数也不会进行更新，所以统称为随机动作），并根据迭代次数减小ε的大小

3.由模拟器执行选择的动作，能够返回新的状态和反馈奖励

4.将上一状态s，动作a，新状态s’，反馈r组装成（s，a，s‘，r）放进Replay Memory中用作以后的参数更新

5.根据新的状态s‘，根据ε贪心策略选择下一步执行的动作，周而复始，直至迭代次数到达探索期

探索期与观察期的唯一区别在于会根据抽样对网络参数进行更新。

1.迭代次数达到一定数目，进入探索期，根据当前状态s，使用ε贪心策略选择一个动作（可以是随机动作或者由神经网络选择动作），并根据迭代次数减小ε的值

2.由模拟器执行选择的动作，能够返回新的状态和反馈奖励

3.将上一状态s，动作a，新状态s’，反馈r组装成（s，a，a‘，r）放进Replay Memory中用作参数更新

4.从Replay Memory中抽取一定量的样本，对神经网络的参数进行更新

5.根据新的状态s‘，根据ε贪心策略选择下一步执行的动作，周而复始，直至迭代次数到达训练器

自主学习flappy bird实例程序编写

转自：https://www.jianshu.com/p/42507aa63b05

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