36、强化学习与概率TensorFlow：从DQN到不确定性建模

强化学习与概率TensorFlow：从DQN到不确定性建模

1. 深度Q网络（DQN）基础与Atari游戏应用

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）是一项重要的技术。以平衡杆问题为例，通过DQN训练的智能体能够在学习过程中逐渐掌握平衡杆的技巧。在训练完成后，可以使用 agent.env.close() 关闭环境。

当将DQN应用于Atari游戏时，情况变得更加复杂。由于Atari游戏的输入是原始像素值，之前简单的DQN模型不再适用，需要使用卷积神经网络（CNN）。具体操作步骤如下：
1. 状态空间预处理 ：以Breakout游戏为例，图像中并非所有部分都包含有用信息，因此需要裁剪图像、转换为灰度图并调整为84×84的正方形。代码如下：

def preprocess_state(self, img):
    img_temp = img[31:195]  # 选择图像的重要区域
    img_temp = tf.image.rgb_to_grayscale(img_temp)
    img_temp = tf.image.resize(img_temp, [self.IM_SIZE, self.IM_SIZE],
    method=tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR)
    img_temp = tf.cast(img_temp, tf.float32)
    return img_temp[:,:,0]