本章全篇参考赵世钰老师的教材 [Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning] Basic Concepts章节，请各位结合阅读，本合集只专注于数学概念的代码实现。

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本章全篇参考赵世钰老师的教材 [Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning]Policy Gradient Methods 章节，请各位结合阅读，本合集只专注于数学概念的代码实现。

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本章全篇参考赵世钰老师的教材 [Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning] State Values and Bellman Equation章节，请各位结合阅读，本合集只专注于数学概念的代码实现。

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本章全篇参考赵世钰老师的教材 Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-Learning Deep Q-learning 章节，请各位结合阅读，本合集只专注于数学概念的代码实现。

在第2次迭代，正确的值被赋给了Q(s2, a)，但是Q(s1, a)的更新还是不对的。假设在训练开始时，顺序地完成前面的更新，前两个更新是没有用的，因为当前Q(s2, a)和Q(s2, a)是不对的，并且只包含初始的随机值。但是在论文中，作者提出一个非常巧妙的解决方案，就是从神经网络的Q表达式中减去优势值的平均值，它有效地将优势值的平均值趋于0。该论文的核心发现是，神经网络所试图逼近的Q值Q(s,

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