（来源：上观新闻）
作为一种🚵🧚♀️无模型🇮🇴（Model-f🏦🍇ree）、离策8️⃣🐶略更新（Of🇹🇷f-Polic👽y）的值函数学习🙏方法，它的😕📊引蜘蛛软件核心逻🌬🕢辑非常🤪🍁符合物理直🍹👼觉：通过不断地👃🥙试错，直☝🦟接学习每一🅿个“状态—⭐🇰🇭动作”对的“奖🇬🇬📝励”和长期🏏价值“🇺🇾⚾Q”，并贪🗡🗺婪地选择🏎🇩🇪最优解🧡🤓。
03 未来展望 😜综合前文分🔂🐗引蜘蛛软件析可知，游戏本质🏳️🌈上构建了一个与现🙍♂️🤨实世界同🇧🇭构的规则环境🤘🐲。这打破了物理时间7️⃣原本的连🧙♂️🎏续性与相关性，极🏊♀️🚻大地提升了🐣🇮🇨样本利用率； 0🏌️♀️🇳🇨2 目标网络：☹🚵通过引入一💆🙂个延迟更🧶🇰🇲新的网络来计🇱🇰👩👧👧算目标值🎸🚣（贝尔曼方程的解💍），为训练提供了🌌一个相🦝🧨对静止的🌔锚点，有效抑🤝💡制了动态环🥎境中的目标漂🔂移🚵♀️。
