一文读懂强化学习的 Q 学习算法

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原标题：一文读懂强化学习的 Q 学习算法
关键字：行动,算法,解读,智能,状态
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作者：陈之炎‍‍‍‍本文介绍一篇收录在《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY》的论文。强化学习中的价值学习算法是一类重要的强化学习算法，它们通过学习价值函数来指导智能体的行为选择。价值函数表示在特定状态下，智能体采取不同行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q学习是一种基于状态-行动值函数（Q函数）的强化学习算法。在每个时间步，Q学习通过更新Q函数来改善策略。该算法通过不断地更新Q函数来估计状态-行动值函数的最优值，并利用该函数来制定最优策略。Q-Learning算法用于在未知环境中训练一个智能体(agent)做出最优决策。该算法的核心思想是学习一个价值函数Q(s,a)，其中s表示当前状态，a表示智能体在该状态下采取的行动。Q(s,a)表示在当前状态下采取行动a所能获得的期望奖励值。Q值越高，则说明该行动对获得最大奖励的贡献越大。
在训练过程中，智能体不断地探索环境，通过观察每个状态下采取不同行动所获得的奖励来更新Q值。具体来说，智能体采取当前状态下Q值最高的行动，然后观察该行动带来的奖励，根据奖励值更新Q值，以

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