reinforcement-learning - 了解强化学习中的奖励功能（atari 突破）

Question

我试图了解 Deepmind 实现的 Breakout atari 中的奖励功能。我对奖励有点困惑。它们使用四帧表示每个状态，并且取决于每个动作的奖励将在四帧后收到。我的问题是，如果球被卡住了怎么办，它在哪里获得了很多奖励，如何确定获得奖励的相同动作是导致更多奖励的原因？

我正在谈论的案例：

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