Q-learning

Autor: Roger Morrison
Data Creației: 24 Septembrie 2021
Data Actualizării: 11 Mai 2024
Anonim
Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique
Video: Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique

Conţinut

Definiție - Ce înseamnă Q-learning?

Învățarea Q este un termen pentru o structură de algoritm care reprezintă învățarea de armare fără model. Evaluând politica și folosind modelarea stocastică, învățarea Q găsește cea mai bună cale de urmat într-un proces de decizie Markov.


O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.

Techopedia explică Q-learning

Machiajul tehnic al algoritmului Q-learning implică un agent, un set de state și un set de acțiuni per stat.

Funcția Q folosește greutăți pentru diverse etape împreună cu un factor de reducere pentru a valorifica recompensele.

Deși poate părea o idee simplă, învățarea Q este extrem de importantă în multe tipuri de modele de învățare prin consolidare și învățare profundă. Unul dintre cele mai bune exemple este acela în care învățarea Q profundă este folosită pentru a ajuta programele de învățare automată pentru a învăța strategii de joc în diferite tipuri de jocuri video, de exemplu, în jocurile Atari din anii '80. Aici, o rețea neurală revoluționară prelevează mostre de joc pentru a elabora un model stocastic care va ajuta computerul să știe să joace jocul mai bine în timp.


Învățarea Q are un potențial abundent pentru a ajuta la promovarea inteligenței artificiale și a învățării automate.