强化学习 Q 值与奖励 (Reward) 的区别

强化学习中，Q 值是一种表示在给定状态下采取某个动作的预期回报值的函数。它表示了一个智能体在某个状态下采取某个动作所能获得的长期累积奖励值。

而奖励 (reward) 是在强化学习任务中，作为一种指导学习的信号。它表示智能体在某种情境下采取某个动作后的立即回报，即当前时刻获得的奖励。

因此，Q 值和 reward 的区别在于，Q 值是一种长期累积奖励的预期值，而 reward 指的是当前时刻获得的奖励值。在强化学习中，智能体通过不断地学习和优化 Q 值来最大化长期累积奖励，而 reward 则是在学习过程中用来指导智能体行动的即时反馈信号。