这段文字主要讲述了将一个自定义环境转换为Doom环境，并使用强化学习算法训练智能体。

实验中，作者尝试了两种不同的奖励机制：

1. 短期奖励机制： 只有在吃到苹果时才会获得短暂的奖励，其他情况下没有奖励。这种机制下，智能体学习效果不佳，几乎没有进步。
2. 长期奖励机制： 一旦吃到苹果，就会持续获得奖励，即使之后没有再吃到苹果。这种机制下，智能体学习效果较好，虽然没有达到预期效果，但依然有提升。

作者通过对比两种奖励机制的实验结果，说明了奖励机制对强化学习算法训练效果的影响。他认为，即使将环境转换为Doom环境，也不能直接将强化学习算法应用到环境中，需要根据环境的特点设计合适的奖励机制，才能使智能体有效地学习。

此外，作者还提到了他想要继续训练使用长期奖励机制的模型，因为该模型可能存在进一步提升的空间。

总而言之，这段文字分享了作者在将自定义环境转换为Doom环境，并训练强化学习智能体的过程中，遇到的挑战和经验。他强调了奖励机制设计的重要性，以及需要根据环境特点进行调整才能取得理想的学习效果。

通过调整环境奖励来帮助我们的强化学习算法更好地学习。文本教程和示例代码：https://pythonprogramming.net/engineering-rewards-reinforcement-learning-stable-baselines-3-tutorial/从零开始的神经网络书籍：https://nnfs.io