经验回放通过解决标准算法的主要局限性，特别是相关的顺序数据导致的不稳定性和低效学习，从而改进了 Q-learning。在传统的 Q-learning 中，智能体根据即时经验（状态、动作、奖励、下一状态）更新其策略，这些经验由于是顺序发生的而往往高度相关。例如，在游戏中，连续的动作可能涉及在同一区域导航或对相似障碍物做出反应。直接在这些相关的经验上进行训练可能会导致不稳定的更新，因为智能体的神经网络（如果使用）可能会过拟合最近的数据或在相互冲突的模式之间振荡。经验回放通过在缓冲区中存储过去的经验，并在训练期间随机采样这些经验来缓解这种情况。这打破了时间相关性，使智能体能够从多样化的过去互动组合中学习，从而稳定了学习过程并降低了偏差更新的风险。
经验回放的另一个好处是提高了数据效率。在标准 Q-learning 中，每个经验只使用一次然后就被丢弃，这可能会造成浪费，尤其是在收集数据成本高昂或耗时多的环境中。通过重用存储的经验，智能体可以多次从相同的数据中学习，从每次互动中提取更多价值。例如，在机器人应用中，现实世界的试验缓慢且资源密集，回放过去的经验可以让机器人改进其策略，而无需持续进行新的试验。这种重用还有助于防止智能体“遗忘”罕见但关键的事件。例如，如果智能体遇到罕见的失败状态（例如，迷宫中的游戏结束条件），存储该经验可以确保在训练期间可以重新访问它，即使该事件不经常发生，也能加强正确的响应。
最后，经验回放促进了泛化能力并减少了更新的方差。通过对多样化的过去经验数据集进行训练，智能体学会处理更广泛的场景，避免过拟合最近或重复的模式。例如，在自动驾驶模拟中，回放来自不同交通状况（例如，高速公路合流、十字路口）的经验有助于智能体比仅在最近一次驾驶数据上训练更好地泛化。此外，从缓冲区进行的随机采样减少了基于神经网络的 Q-learning（如深度 Q 网络）中梯度更新的方差，从而实现更平滑的收敛。当与目标网络等技术结合使用时，这种稳定性会进一步增强，目标网络将策略更新与即时奖励解耦。总而言之，这些效果使得经验回放成为将 Q-learning 扩展到复杂、现实世界问题的基础技术。