전술 한 Q 값 을 근사 화 하 는 방법 들 중 , 특히 NFQ ( Neural Fitted Q - Iteration ) 알고리즘 은 최적 의 행동 선택 정책 을 근사 하 기 위한 배치 ( batch ) 강화 학습 알고리즘 이 다 . 도 3 은 NFQ ( Neural Fitted Q - Iteration ) 를 위한 인공 신경망 의 구조 이 다 . 최적 의 행동 선택 정책 은 , 최종 목표 를 달성 하 기 위해 수행 될 수 있 는 복수 의 행동 들 중 에서 , 적어도 일부 의 행동 들 로 이루어진 시퀀스 를 결정 하 는 것 이 될 수 있 다 . 여기 서 , 상태 는 현재 까지 이미 수행 된 행위 들 을 표현 될 수 있 고 , 행동 은 현재 수행 하 고자 하 는 행위 를 표현 할 수 있 다 . 학습 대상 샘플 데이터 들 을 기반 으로 인공 신경망 에 Q 값 함수 를 학습 또는 훈련 시킬 수 있 고 , 훈련 된 Q 값 함수 를 기반 으로 , 현재 의 상태 에서 최고 의 Q 값 을 가지 는 행동 을 결정 하 고 , 다음 상태 에서 다시 최적 의 행동 을 결정 하 는 것 을 반복 하 는 것 을 통해 , 최종 목표 를 위한 최적 의 행동 들 의 시퀀스 를 결정 할 수 있 다 .