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《Q-learning和Deep Q Network (DQN) 深度解析》
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。其核心思想是通过学习一个Q函数来表示在某一状态下采取某一动作所获得的最大期望回报。Q-learning的目标是找到最优策略，通过最大化每个状态的Q值来获得最优的行为策略。Q函数是状态-动作价值函数，用于表示在某一状态下采取某一动作所获得的未来回报的期望值。：当前状态s下，选择动作a的价值：当前状态s下，选择动作a所获得的即时奖励：折扣因子，决定了未来奖励的重要性：学习率，决定了新信息的更新速度：状态转移后得到的最大Q值。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146414621
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