Q-učenje

Autor: Roger Morrison
Datum Stvaranja: 24 Rujan 2021
Datum Ažuriranja: 11 Svibanj 2024
Anonim
Žabica polonca učenje slovenskog
Video: Žabica polonca učenje slovenskog

Sadržaj

Definicija - Što znači Q-učenje?

Q-učenje izraz je strukture algoritama koja predstavlja učenje pojačanja bez modela. Procjenom politike i korištenjem stohastičkog modeliranja Q-učenje pronalazi najbolji put naprijed u Markovom procesu odlučivanja.


Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da migrirate i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.

Tehopedija objašnjava Q-učenje

Tehnička struktura algoritma učenja Q uključuje agenta, skup stanja i skup radnji po državi.

Q funkcija koristi utege za različite korake zajedno s faktorom popusta kako bi se vrijednost nagradila.

Iako se može činiti jednostavnom idejom, Q-učenje je od najveće važnosti u mnogim modelima jačanja učenja i dubokog učenja. Jedan od najboljih primjera je gdje se dubinsko Q-učenje koristi kako bi se programi strojnog učenja naučili strategijama igranja u različitim vrstama video igara, na primjer, u igrama Atari iz 1980-ih. Ovdje konvolucionarna neuronska mreža uzima uzorke igre kako bi se razvio stohastički model koji će pomoći računalu da zna bolje igrati igru ​​s vremenom.

Q-učenje ima ogroman potencijal koji pomaže u unapređivanju umjetne inteligencije i strojnog učenja.