Mục lục:
Định nghĩa - Q-learning có nghĩa là gì?
Q-learning là một thuật ngữ cho cấu trúc thuật toán đại diện cho học tập củng cố không có mô hình. Bằng cách đánh giá chính sách và sử dụng mô hình hóa ngẫu nhiên, Q-learning tìm ra con đường tốt nhất phía trước trong quy trình quyết định của Markov.
Techopedia giải thích về Q-learning
Cấu trúc kỹ thuật của thuật toán Q-learning bao gồm một tác nhân, một tập hợp các trạng thái và một tập hợp các hành động cho mỗi trạng thái.
Hàm Q sử dụng trọng số cho các bước khác nhau kết hợp với hệ số chiết khấu để định giá phần thưởng.
Mặc dù có vẻ như là một ý tưởng đơn giản, Q-learning có tầm quan trọng tối đa trong nhiều loại mô hình học tập củng cố và học tập sâu. Một trong những ví dụ điển hình là nơi Q-learning sâu được sử dụng để giúp các chương trình học máy học các chiến lược chơi trò chơi trong các loại trò chơi video khác nhau, ví dụ, trong các trò chơi Atari từ những năm 1980. Ở đây, một mạng lưới thần kinh tích chập lấy các mẫu trò chơi để tạo ra một mô hình ngẫu nhiên sẽ giúp máy tính biết cách chơi trò chơi tốt hơn theo thời gian.
Q-learning có nhiều tiềm năng để giúp thúc đẩy trí tuệ nhân tạo và học máy.
