Atari Gamesのプレイ方法を学ぶことができる強化学習システムの一部をリストします。
Atariゲームのプレイ方法を学ぶことができる典型的な強化学習システムは、次のコンポーネントで構成されています。

1.環境：エージェントが対話して学習するAtariゲーム環境。

2.エージェント：環境と相互作用し、その報酬を最大化するための行動をとる意思決定エンティティ。

3.ポリシー：アクションをマッピングする関数。このポリシーは、環境でのエージェントの動作を決定します。

4.値関数：状態または状態行動ペアの予想される累積報酬を推定する関数。値関数は、エージェントのポリシーの品質を評価するために使用されます。

5.経験バッファー：エージェントのポリシーと価値の機能をトレーニングするために、エージェントのエクスペリエンス（つまり、状態、アクション、報酬、次の状態）を格納するバッファー。

6.探査戦略：エージェントが環境を探索して状態行動空間について学ぶメカニズム。

7.トレーニングアルゴリズム：エージェントバッファに保存されているエージェントのエクスペリエンスを使用して、エージェントのポリシーと値機能を更新するアルゴリズム。

8.ニューラルネットワーク：ポリシーおよび/または値関数を表すために使用される深いニューラルネットワーク。ニューラルネットワークは、トレーニングアルゴリズムによってトレーニングされ、最適なポリシーおよび/または値関数を近似します。

9.評価メトリック：Atariゲームの平均スコアや勝利率など、エージェントのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリック。