特点

强化学习和深度学习结合
使用原始的游戏画面作为输入，使用nn模型提取特征
使用深度网络输出作为选在动作a的价值。
使用内存空间来缓存历史行为，状态以及奖励值。

算法流程

对于转换状态的reward奖励，如果是终结状态，则使用最终的结果作为reward奖励；如果是中间状态，使用之前的reward奖励+Q价值网络预估结果作为最终的奖励。

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算法笔记：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
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Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
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