为什么 Q 学习的学习率对于随机环境很重要？答案

【问题标题】：Why the learning rate for Q-learning is important for stochastic environments?为什么 Q 学习的学习率对于随机环境很重要？
【发布时间】：2025-06-06 12:05:02
【问题描述】：

如*https://en.wikipedia.org/wiki/Q-learning#Learning_Rate中所述，对于随机问题，使用学习率对于收敛很重要。虽然我试图在没有任何数学证明的情况下找到原因背后的“直觉”，但我找不到。

具体来说，我很难理解为什么缓慢更新 q 值对随机环境有益。谁能解释一下直觉或动机？

【问题讨论】：

Artificial Intelligence Stack Exchange 可能是提出与强化学习相关的理论问题的更好地方，所以我建议您在那里提出问题。如果你在那里问，请从这里删除（以避免交叉发布，这通常是不鼓励的）。鉴于这甚至不是编程问题，您当前的问题将与 Stack Overflow 无关。

标签： reinforcement-learning q-learning stochastic-process

【解决方案1】：

在你足够接近收敛之后，如果学习率太高，随机环境将无法收敛。

把它想象成一个滚进漏斗的球。球滚动的速度就像学习率。因为它是随机的，所以球永远不会直接进入球洞，它总是会只是错过它。现在，如果学习率太高，那么 just missing 是灾难性的。它会直接射过洞。

这就是为什么您要稳步降低学习率的原因。这就像球因为摩擦而失去速度，无论它来自哪个方向，它总是会落入洞中。

【讨论】：