原文在此，喜欢读原汁原味的可以自行去跟，这是一个非常经典和有学习意义的例子，在此向老爷子们致敬 -
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html
开源文化好是好，但是"公地的悲哀"这点避不开，很多论文/教程的代码和环境配置，是存在问题的，有些源于依赖库的变迁（上梁不正，python语言自己都不承诺版本向下兼容），有些是以讹传讹，里外里浪费大家的很多时间。
当然，其实也是提醒大家多个心眼，不要只看文章如何 tree new bee，拿到代码先在环境中跑一跑，心里有数了再引用或者转载。
上图自证（图为本地，云上也验证过） -
第一个问题是，为啥要学习强化学习？（这句话，放到小学考试中应该是病句，很遗憾，这就是咱们国内论文翻译的现状）
因为 DeepMind（捎带Google Brain ）牛B。
坦白的说，在2022年openAI横空出世以前10多年，人工智能一块G家才是真正的"遥遥领先"（收购DeepMind） ，你所听说的术语和工具基本只此一家，别无分号。
截至2021年，产品也是为天下先，流量感满满：
- Google Brain，第一个能识别"猫"的AI，技术栈是监督学习（大约理解为，请一大堆兼职工对海量图片进行疯狂的标记，输出用来培养AI），公开直播在Youtube上面随机视频中找猫；
这也是今天百度"萝卜快跑"的主要技术栈；
- 2016，阿尔法go用围棋祭天，法力无边，技术栈是DQN，公开直播对垒世界冠军李世石，搞得我看了好几遍的《棋魂》看不进去了；
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2017，Tensorflow，业界CNN标杆，你可以理解为手机里的安卓，浏览器里的Chrome，也是我们本次的教程背后的库；（当然，马斯克的特斯拉不想让G家独大，选择了F家的PyTorch）
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2019，AlphaStar联合暴雪，技术栈是DQN，公开直播AI对垒星际争霸2，看完我直接卸载游戏（大家也可以去网上找Replay，感受一下）；
两位对手（下图，虽然不是韩国人，缺少点说服力） -
左）虫族选手 TLO，Liquid 战队，Aligulac 世界排名72 。要求虫族选手使用神族/星灵，有点强人所难。
- 战绩 0:5 全败！
右）星灵族选手MaNa，波兰第二，单族排名世界第 12，不分种族世界第35，实力在二线职业选手中属于顶尖。
- 战绩 1:10 唯一胜局来自ai主动削弱！
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2019，（开始年份不确定）正式放弃Maven，也就是配合美军的项目；
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2021，AlphaFold，AI正式应用于科研第一线；
呃，年纪大了，一不小心就喜欢掉书袋，(￢︿̫̿￢☆)，其实故事里面也有一根暗线就是埃隆马斯克（怎么总是你 ： How old are you），不过毕竟我们不是纯怀旧帖子，八卦略去不提。
回到技（zhuang）术（bi），这篇教程使用了gymnasium环境（注意，不是gym，gym官方已经不维护，不推荐使用）里面的自带例程，Cate Pole，倒立摆，就是通过向左或向右移动小车来保持杆子的直立。能够在更久的时间或者更多的步数中屹立不倒，是本例的目标，也是最后评估的标准。
这里是直接取得了环境参数用于训练，并不谷歌，谷歌的玩法都是要直接游戏中，标准帧率截图，然后读图取得参数并用于训练。
深度学习的基础是CNN卷积神经网络，也就是把输入参数和输出参数之间，放置一个多层的，用来转换的神经网络。比如这个例子中，就是4个参数/神经输入，转为第一层128个神经，经由第二层的128个神经，最终变换为最后的2个参数输出。
深度学习还应用了其他方法/算法，典型的本例都有涉及，我在这个系列的文章中也都会依次展开，如 -
1）梯度下降算法，
2）折扣因子-贪婪算法，
3）记忆锚（Replay Memory，基于抽帧回放），
4）策略优化。