本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理，并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现，是入门深度强化学习的不错选择。

　　去年，DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比分打败了世界围棋冠军李世乭。超过 2 亿的观众就这样看着强化学习（reinforce learning）走上了世界舞台。几年前，DeepMind 制作了一个可以玩 Atari 游戏的机器人，引发轩然大波。此后这个公司很快被谷歌收购。

　　很多研究者相信，强化学习是我们创造通用人工智能（ArTIficial General Intelligence）的最佳手段。这是一个令人兴奋的领域，有着许多未解决的挑战和巨大的潜能。

　　强化学习起初看似非常有挑战性，但其实要入门并不困难。在这篇文章中，我们将创造一个基于 Keras 的简单机器人，使它能玩 Catch 游戏。

　　Catch 是一个非常简单的街机游戏，你可能在孩提时代玩过它。游戏规则如下：水果从屏幕的顶部落下，玩家必须用一个篮子抓住它们；每抓住一个水果，玩家得一分；每漏掉一个水果，玩家会被扣除一分。这里的目标是让电脑自己玩 Catch 游戏。不过，我们不会使用这么漂亮的游戏界面。相反，我们会使用一个简单的游戏版本来简化任务：

　　玩 Catch 游戏时，玩家要决定三种可能的行为。玩家可以将篮子左移、右移或保持不动。这个决定取决于游戏的当前状态。也就是说，取决于果子掉落的位置和篮子的位置。我们的目标是创造这样一个模型：它能在给定游戏屏幕内容的情况下，选择导致得分最高的动作。

　　这个任务可以被看做一个简单的分类问题。我们可以让游戏专家多次玩这个游戏，并记录他们的行为。然后，可以通过选择类似于游戏专家的「正确」动作来训练模型。

　　但这实际上并不是人类学习的方式。人类可以在无指导的情况下，自学像 Catch 这样的游戏。这非常有用。想象一下，你如果每次想学习像 Catch 一样简单的东西，就必须雇佣一批专家玩这个游戏上千次！这必然非常昂贵而缓慢。

　　强化学习受行为心理学启发。我们并不为模型提供「正确的」行为，而是给予奖励和惩罚。该模型接受关于当前环境状态的信息（例如计算机游戏屏幕）。然后，它将输出一个动作，就像游戏手柄一样。环境将对这个动作做出回应，并提供下一个状态和奖惩行为。

　　实际上，有很多方式能够做到这一点。下面，让我们了解一下 Q-Learning。利用 Q-Learning 训练计算机玩 Atari 游戏的时候，Q-Learning 曾引起了轰动。现在，Q-Learning 依然是一个有重大意义的概念。大多数现代的强化学习算法，都是 Q-Learning 的一些改进。

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