기존 의 Q 러닝 에서 는 Q 값 을 저장 하 기 위해 룩 업 테이블 을 이용 하 여 불연속 적 인 상태 와 행동 을 통해 학습 을 수행 하 였 다 . 그러나 , 룩 업 테이블 을 사용 할 경우 상태 와 행동 의 쌍 , 즉 학습 대상 이 되 는 샘플 데이터 들 이 적 을 경우 에 는 문제 해결 에 제약 이 따르 게 되 고 , 샘플 데이터 들 이 지나치 게 많 을 경우 에 는 메모리 의 용량 이 많이 필요 로 하 게 되 어 학습 속도 가 현저히 느려 지 는 문제 가 있 어 , 인공 신경망 을 통해 Q 값 을 직접 근사 화 하 는 방법 들 이 제안 되 었 다 .