强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。
有这样一种比喻：如果你教一个孩子学古筝，他可以躺着，趴着，坐着，用手弹，用脚弹，很大力气弹等等，如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励，如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。
模型核心就是训练他的行为策略。
Action：行为，做出的反应，或者输出。
Reward：反馈和奖励，即对行为之后所产生的结果的评价，如果是好的正向的，就给一个正的奖励，负面的就负的奖励（惩罚），其绝对值衡量了好坏的程度。
1、我们需要定义好惩罚和奖励，让环境中产生的奖励能够有效量化反馈给主体。
2、让主体以较低成本快速的尝试，总结不同state的情况下reward较大的工作方式。
HMM：统计一下状态转换的概率和得到Reward的数学期望值，然后找到一条获取最大Reward的路径。
MDP（markov decision procee,MDP）：在一个状态下，会有多大的概率选择某一种动作，以及每一次状态的迁移会获得一个多大的奖励。
S:state A:action P(s,s’)表示两张状态的转化概率R(s,s’)表示从状态s到s’转化后所应该得到就reward。
S是描述棋局盘面的一个向量，每个维度上都有棋子的描述信息
A是描述动作的向量（如车六平二）
R是状态得失的衡量
P则是概率
最后基于大量的观测统计出的结果就是马尔科夫决策过程的模型。
可以表示为一个二维表，其中再嵌套一个二维表。
总结时就计算出具体数值填入表格，用的时候就直接查表：去查获得Reward最大且概率最大的那个状态转换。
所以只要能把state向量化，reward数值化，即可使用MDP。
Q-learning解决短视问题：
Q-learning表达式
比如，在贪吃蛇问题中，为了吃一个枪而下一步撞死，则吃枪的意义就不复存在了。所以会给一个严重的惩罚系数，配合Q-learning更新公式，这样一定程度上可解决贪心问题。
Q-learning更新公式
表示对远期收益的重视程度。
整个训练过程，在某一步Reward较大，就推断它的前一步state和action比较靠谱，从而提高前一步的state的reward的评价。哪些经常反复出现有着较高reward的状态会被大量验证和强化，从而学出靠谱的路径来。这些路径由state和action组成。（这些均属于动态规划，DP）这种树也叫做蒙特卡洛树。
DQN：输入state向量，输出是action，收敛过程就是把树靠下的部分的Reward向靠上的部分去移动的过程，每次迭代计算都会发生reward的值从叶子向根部传播，而误差被定义成了传播的量。让网络不断去拟合，映射关系不断调整，是的这个映射满足从一个state到action的映射关系。
输出的action是选择Q值最高的对应的那个action。
误差函数
（E表示error，即误差）是指在全局中优化，后面一项statet+1的reward要和statet的reward接近，要同时经过这张网络来构造出这个损失函数的结果。
Q(s,w)是DQN网络的表达式，Q(s,a)是指Q-learning的表格。把reward从后往前传：
（1）初始化一个经验池，就是样本集；
（2）初始化Q（s,w）这个网络；
（3）做M轮如下工作，做M个mini batch：
3.1以一个概率e做action at，以1-e选取一个值最大的action；这样可以以一定概率接受新的东西，以免陷入局部困境一直执行下去
3.2根据xt和at在环境中的反馈获得相应的reward值和rt和盘面的xt+1；
3.3把xt,at,xt+1,rt这个序列放进经验池
3.4从经验池中随机选择部分序列xj,aj,xj+1,rj，生成一个yj标记，yj标记的定义如下：
如果xj+1已经是最后一个状态，那么yj=rj;
如果xj+1不是最后一个状态，那么yj=rj+rmaxQ(xj+1,a’;theta)
3.5对误差值做梯度下降优化，一边生成样本，一边对损失函数进行优化。
总结：网络拟合出来的是一个评价值，训练过程是伴随着那个由短视慢慢通过Reward传播来形成的不短视的过程中的state到Q最大值的映射逻辑。损失函数描述的是一个差距，就是一个state到它后面的一个state评估的差距，目标是让这个差距最小化。
开源框架：open Gym
使用TensorFlow训练神经网络玩Atari游戏：
DQN前三层都是卷积层提取特征，输入为84*84*4最后两个全连接层。
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