Q-learning

Schrijver: Roger Morrison
Datum Van Creatie: 24 September 2021
Updatedatum: 11 Kunnen 2024
Anonim
Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique
Video: Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique

Inhoud

Definitie - Wat betekent Q-learning?

Q-learning is een term voor een algoritmestructuur die modelloos leren van versterking weergeeft. Door beleid te evalueren en stochastische modellering te gebruiken, vindt Q-learning de beste weg vooruit in een Markov-besluitvormingsproces.


Een inleiding tot Microsoft Azure en de Microsoft Cloud | In deze handleiding leert u wat cloud computing inhoudt en hoe Microsoft Azure u kan helpen bij het migreren en runnen van uw bedrijf vanuit de cloud.

Techopedia verklaart Q-learning

De technische samenstelling van het Q-learning-algoritme omvat een agent, een reeks staten en een reeks acties per staat.

De Q-functie gebruikt gewichten voor verschillende stappen in combinatie met een kortingsfactor om beloningen te waarderen.

Hoewel het misschien een eenvoudig idee lijkt, is Q-learning van het grootste belang in veel soorten versterkingsleren en diepgaande leermodellen. Een van de beste voorbeelden is waar diep Q-learning wordt gebruikt om machine learning-programma's te helpen om gameplaystrategieën te leren in verschillende soorten videogames, bijvoorbeeld in Atari-games uit de jaren 1980. Hier neemt een convolutioneel neuraal netwerk voorbeelden van gameplay om een ​​stochastisch model op te stellen dat de computer zal helpen weten hoe het spel in de loop van de tijd beter kan worden gespeeld.


Q-learning heeft een enorm potentieel om kunstmatige intelligentie en machine learning te helpen bevorderen.