AI每日学堂:深度解析Q-Learning与DQN算法:它们如何与Transformer联手改变AI

今天，我们用最通俗易懂的方式，为大家彻底讲明白这两个经典算法的数学原理、典型应用，以及它们在当代大模型架构中究竟扮演怎样的关键角色。数学原理Q-Learning的核心在于函数Q(s, a)，它代表在状态s下执行动作a后，未来能够获得的累积奖励期望值。它的迭代更新公式源自经典的贝尔曼方程：Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ × max Q(s', a') - Q(s, a)]让我们逐一拆解这个公式：s：当前所处状态a：当前执行的动作r：执行动作后立即获得的即时奖励s&#