强化学习理解

在深度Q网络（DQN）中，Q值并不能直接被理解为策略（policy），而是 行动价值函数（action-value function） 的一种估计。以下是一些关键点帮助你理解：

什么是Q值？

• Q(s, a) 表示在状态 $ s $ 采取动作 $ a $ 后，基于当前策略获得的累计奖励的期望值。
• 在DQN中，Q值是通过一个深度神经网络（Q网络）进行近似的。

策略与Q值的关系

1. 策略的定义:
   策略 $ \pi(a|s) $ 是一个概率分布，它定义了在状态 $ s $ 下选择动作 $ a $ 的概率。

2. Q值与策略的联系:

   • 在 贪婪策略（Greedy Policy） 中，策略是通过最大化Q值确定的，即：
     \( \pi(s) = \arg\max_a Q(s, a) \)
     因此，Q值可以被用来导出一个策略，但Q值本身不是策略。
   • 在 $ \epsilon $-贪婪策略中，部分动作是随机选择的，Q值仅用于指导最优动作的选择。

3. 策略学习与Q值学习:

   • DQN是一种 价值迭代方法，它通过学习Q值间接学习策略。
   • 相比之下，像策略梯度（Policy Gradient）方法直接优化策略 $ \pi $，不需要学习Q值。

总结

虽然Q值与策略密切相关，且可以通过Q值推导出策略，但它们是不同的概念：

• Q值 是对某个动作在某个状态下的长期价值的估计。
• 策略 是一个直接决定在状态下采取哪种动作的规则或分布。

如果你想将Q理解为策略，你可以这样看：Q值提供了策略的依据，而通过贪婪选择或 $ \epsilon $-贪婪方法可以从Q值派生出具体的策略。