强化学习值函数中的状态动作值函数

Question

我对这篇论文中的Q函数保持怀疑的态度Q(s,a)不应该是在神经网络中输入状态s和动作a吗，但为什么论文当中只是提到的输入状态s呢，有人帮我解答一下没

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在强化学习中，Q函数（动作-价值函数）用于评估给定状态和动作的价值。在深度Q网络（DQN）算法中，Q函数通常是由神经网络实现的。这个神经网络接受状态s作为输入，并输出对应于所有可能动作的价值。

根据你提供的论文内容，似乎存在一些混淆或者信息不完整的问题。通常，在DQN算法中，神经网络的输入是状态s，输出是每个可能的动作a对应的Q值。然而，你提到的论文似乎只强调了状态s作为输入，没有明确提到动作a的角色。

为了澄清这个问题，我们可以考虑以下几点：

1. 神经网络的结构：在DQN中，神经网络通常被设计为接受状态s作为输入，并输出每个可能动作的Q值。这意味着网络的结构应该能够处理动作的选择，即使这在描述中没有被明确指出。

2. 目标网络：论文提到了一个目标网络Q(s, a; θ^-)，它用于估计目标值。这表明目标网络确实考虑了动作a，因为目标值的计算涉及到下一个状态s'和最优动作a'的Q值。

3. 训练过程：在DQN的训练过程中，网络需要学习如何根据当前状态s选择最佳动作a。如果论文中没有提到动作a在训练过程中的作用，那么可能是描述上的疏漏。

总结来说，虽然论文的描述可能没有明确指出动作a的角色，但在DQN算法中，动作a是Q函数的一个重要组成部分。神经网络应该被设计为接受状态s作为输入，并输出每个可能动作的Q值。如果论文中的描述与你的理解不符，可能需要进一步查阅相关文献或与作者联系以获取更详细的信息。