Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni Q-učenje?
Q-učenje je izraz za strukturo algoritmov, ki predstavlja okrepljeno učenje brez vzorcev. Z evalvacijo politike in uporabo stohastičnega modeliranja Q-učenje najde najboljšo pot v procesu odločitve Markov.
Tehopedia razlaga Q-učenje
Tehnična struktura algoritma učenja Q vključuje agenta, nabor stanj in nabor dejanj na državo.
Funkcija Q uporablja uteži za različne korake v povezavi s faktorjem popustov, da bi ocenila nagrade.
Čeprav se morda zdi preprosta ideja, je Q-učenje izjemnega pomena pri mnogih vrstah učnih modelov okrepitve in poglobljenega učenja. Eden najboljših primerov je, ko se s pomočjo poglobljenega učenja s pomočjo programov strojnega učenja pri učenju strategij igranja v različnih vrstah video iger, na primer pri igrah Atari iz osemdesetih let. Tukaj konvolucijsko nevronsko omrežje vzame vzorce igranja, da bi izdelalo stohastični model, ki bo računalniku pomagal vedeti, kako bolje igrati igro sčasoma.
Q-učenje ima veliko možnosti, da pomaga napredovati umetno inteligenco in strojno učenje.
