在强化学习领域，智能体与环境的交互是一个核心问题。尤其是当面对大规模状态输入时，如何优化智能体的学习过程，提高其性能，是我们需要深入探讨的内容。下面将从多个方面详细介绍相关的优化策略和操作步骤。
理解视觉状态及输入空间的优化强化学习是一种强大的算法，但在处理大规模状态输入时，计算复杂度会显著增加。为了应对这一问题，许多强化学习算法采用了无模型或基于策略的学习方法。Unity使用基于策略的算法，能够通过泛化策略来学习任意大小的状态空间。
以VisualHallway示例场景为例，我们可以通过以下步骤来减少视觉输入空间：
1. 打开Unity中的VisualHallway示例场景，在 Assets | ML-Agents | Examples | Hallway | Brains 文件夹中找到 HallwayLearningBrain 并选中它。
2. 修改 Brain Parameters | Visual Observation 的第一个相机可观察输入为32 x 32的灰度图。
3. 当在大脑上设置视觉观察时，会按照所选分辨率从相机捕获每一帧。之前捕获的图像大小为84 x 84像素，现在将其缩小并转换为灰度图后，一个输入帧从84 x 84 x 3 = 20,172个输入减少到32 x 32 x 1 = 1,024个输入，大大降低了所需的模型输入空间和学习所需网络的复杂度。
4. 保存项目和场景。
5. 使用以下命令再次以学习模式运行VisualHallway：
mlagents
