作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Atari游戏是现代电脑游戏史上最重要的一批玩家群体之一。它带来了很多收益，比如学习新技能、发掘个人的成长性、建立情绪联系、享受快感……无论从娱乐还是从科研角度看，Atari游戏都是不可或缺的。然而，由于Deep Reinforcement Learning(DRL)在游戏领域的成功应用，越来越多的人开始尝试用DRL来研究游戏世界。本文将以DRL来研究并训练Atari游戏的AI智能体，探索其应用前景。
2.理论基础
首先，本文假设读者已经具备机器学习、强化学习、Atari游戏、TensorFlow等相关知识。如果读者对这些领域的了解不够全面，建议先阅读相应文献进行了解。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习中的一个子领域，它通过对环境反馈的奖励和惩罚信号，基于智能体的动作选择和执行来最大化预期收益。在游戏行业中，DRL被广泛应用于自动游戏模拟和AI智能体的设计与训练。DRL可以有效地处理复杂的非稳定状态空间，并以高效的方式探索状态空间，实现更加稳定的学习过程。此外，DRL还具有较好的适应性、鲁棒性和容错性，可以应用到各种复杂的游戏任务上。
针对游戏AI设计与训练，DRL主要由两个主要模块组成，即策略网络（Policy Network）和值网络（Value Network）。它们分别负责决策（即选取下一步的动作），及估计状态价值（即给予当前状态的好坏评分）。为了更好地理解DRL与游戏AI的结合，这里给出它们之间的关系。
Policy Network: DRL中的策略网络（Policy Ne