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原標題：一文讀懂強化學習的 Q 學習算法
關鍵字：行動,算法,解讀,智能,狀態
文章來源：大數據文摘
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作者：陳之炎????本文介紹一篇收錄在《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY》的論文。強化學習中的價值學習算法是一類重要的強化學習算法，它們通過學習價值函數來指導智能體的行為選擇。價值函數表示在特定狀態下，智能體采取不同行動所能獲得的長期累積回報的期望值。Q學習是一種基于狀態-行動值函數（Q函數）的強化學習算法。在每個時間步，Q學習通過更新Q函數來改善策略。該算法通過不斷地更新Q函數來估計狀態-行動值函數的最優值，并利用該函數來制定最優策略。Q-Learning算法用于在未知環境中訓練一個智能體(agent)做出最優決策。該算法的核心思想是學習一個價值函數Q(s,a)，其中s表示當前狀態，a表示智能體在該狀態下采取的行動。Q(s,a)表示在當前狀態下采取行動a所能獲得的期望獎勵值。Q值越高，則說明該行動對獲得最大獎勵的貢獻越大。
在訓練過程中，智能體不斷地探索環境，通過觀察每個狀態下采取不同行動所獲得的獎勵來更新Q值。具體來說，智能體采取當前狀態下Q值最高的行動，然后觀察該行動帶來的獎勵，根據獎勵值更新Q值，以

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