俄罗斯方块 使用深度强化学习的机器人。 演示版 经过一些训练后，首先获得10000分。 它是如何工作的 强化学习 首先，代理将进行随机移动，将状态和给定的奖励保存在有限的队列（重播内存）中。 在每个情节（游戏）结束时，代理将使用重播内存的随机样本来训练自己（使用神经网络）。 随着玩越来越多的游戏，代理变得越来越聪明，得分越来越高。 由于在强化学习中，一旦特工发现了良好的“路径”，它就会坚持下去，因此它也被视为探索变量（随时间而减小），因此特工有时会选择一种随机动作，而不是它认为最佳的动作。 。 这样，它可以发现新的“路径”以获得更高的分数。 训练 培训基于。 相反，只使用所获得的当前状态，并奖励对网络进行训练的，它是用来Q学习（即认为从当前状态到未来的一个过渡），以找出什么是考虑到所有给定状态的最佳成绩未来的回报，即算法不是贪婪的。 这使代理可以采取一些可能无法立即获得回报的举动，因此以

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