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量子纠错技术是消除量子计算机运行时噪声的重要方法。针对噪声带来的问题,本文利用强化学习对Semion码的缺陷进行编码,并利用经验重放技术实现译码器的设计。Semion码是与Kitaev toric码具有相同对称群Z 2 的量子拓扑纠错码,利用纠错码的拓扑特性将量子比特映射到多维空间,计算出译码器的纠错准确率为77.5%。计算拓扑量子Semion码的阈值,根据码距的不同,得到不同的阈值,当码距为d = 3, 5, 7时,p阈值= 0.081574,当码距为d = 5, 7, 9时,p阈值= 0.09542。并设计Q网络来优化量子电路门的代价,比较不同阈值下代价降低的大小。强化学习是设计Semion码译码器、优化数值的重要方法,为未来的机器工程译码器提供更通用的错误模型和纠错码。