Deep Q Learning использует идею Q-learning и продвигает ее на шаг вперед . Вместо использования Q-таблицы мы используем нейронную сеть, которая принимает состояние и аппроксимирует значения Q для каждого действия на основе этого состояния.
Объяснение Q Learning (учебник)
Q-обучение — это безмодельный алгоритм обучения с подкреплением. Q-learning — это алгоритм обучения, основанный на ценностях. Алгоритмы, основанные на значениях, обновляют функцию значения на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана).
Каковы недостатки Q-learning?
Основным недостатком Q-обучения является то, что процесс обучения обходится агенту дорого, особенно на начальных этапах. Потому что каждую пару «состояние-действие» следует часто посещать, чтобы прийти к оптимальной политике.
Infinity Blade 2: Шедевр для iOS
Почему это называется Q-learning?
Q Learning относится к алгоритмам обучения, основанным на ценности. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать функцию ценности, подходящую для данной проблемы/среды. «Q» означает качество; это помогает найти следующее действие, приводящее к состоянию высочайшего качества.
Является ли CNN глубокой нейронной сетью?
Сверточная нейронная сеть (ConvNet или CNN) является одним из наиболее важных алгоритмов глубокого обучения.
CNN позволяет обрабатывать входящие изображения, придавая вес (обучаемые параметры и смещения) различным аспектам и объектам в изображении, что позволяет сети отличать одни объекты от других.
Ключевыми особенностями CNN являются:
Обзор игры Airhead. Головоломка, которая заставит вас думать по-новому
- Сверточные слои: Эти слои применяют фильтры свертки к изображению для извлечения локальных особенностей.
- Пулы: Они уменьшают размерность изображения без потери значимых деталей.
- Полностью связанные слои: Эти слои используются для классификации или регрессии с использованием извлеченных особенностей.
CNN нашли широкое применение в различных областях, включая:
- Распознавание образов
- Обработка естественного языка
- Анализ временных рядов
