深度 Qlearning：学习率与折扣因子选择

1. 背景介绍

1.1 强化学习的兴起

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了令人瞩目的成就。从 AlphaGo 击败世界围棋冠军，到 OpenAI Five 在 Dota2 中战胜人类职业战队，强化学习展现出其在解决复杂决策问题上的巨大潜力。

1.2 深度强化学习的突破

深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 将深度学习与强化学习相结合，利用深度神经网络强大的表征能力，进一步提升了强化学习算法的性能。深度 Q-learning (Deep Q-Network, DQN) 作为 DRL 的代表性算法之一，在 Atari 游戏等领域取得了突破性进展。

1.3 学习率与折扣因子的重要性

在 DQN 算法中，学习率 (Learning Rate) 和折扣因子 (Discount Factor) 是两个至关重要的超参数。它们直接影响算法的学习效率和最终性能。选择合适的学习率和折扣因子对于训练出高效稳定的 DQN 模型至关重要。

2. 核心概念与联系

2.1 强化学习基础

强化学习的核心思想是通过与环境交互学习最优策略。智能体 (Agent) 在环境中执行动作 (Action)，并根据环境的反馈 (R