Q-Learning and Deep Q-Learning are two algorithms in the field of reinforcement learning, a subfield of artificial intelligence.

Q-Learning: Q-Learning is a classic reinforcement learning algorithm that uses a table to represent the action-value function, which maps each state-action pair to a value that represents the expected return from taking that action in that state. The algorithm updates the values in the table through experience, as the agent interacts with the environment.

Deep Q-Learning: Deep Q-Learning is a variant of Q-Learning that replaces the table with a deep neural network. The neural network is trained to approximate the action-value function, and its output is used to select actions in the same way as in Q-Learning. The use of a deep neural network allows Deep Q-Learning to handle large and complex state spaces, and to capture non-linear relationships between states and actions.

In summary, the main difference between Q-Learning and Deep Q-Learning is that Q-Learning uses a table to represent the action-value function, while Deep Q-Learning uses a deep neural network. This allows Deep Q-Learning to handle more complex problems than Q-Learning.
Q-Learning และ Deep Q-Learning เป็นสองอัลกอริธึมในด้านการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ Q-Learning: Q-Learning เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงแบบคลาสสิกที่ใช้ตารางเพื่อแสดงฟังก์ชันค่าการกระทำ ซึ่งจะจับคู่คู่สถานะ-การกระทำกับค่าที่แสดงถึงผลตอบแทนที่คาดหวังจากการดำเนินการนั้นในสถานะนั้น อัลกอริทึมจะอัปเดตค่าในตารางผ่านประสบการณ์ เนื่องจากตัวแทนโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม Deep Q-Learning: Deep Q-Learning เป็นรูปแบบหนึ่งของ Q-Learning ที่แทนที่ตารางด้วยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการฝึกฝนให้ประมาณฟังก์ชันค่าการกระทำ และเอาต์พุตของเครือข่ายจะใช้เพื่อเลือกการกระทำในลักษณะเดียวกับใน Q-Learning การใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกทำให้ Deep Q-Learning สามารถจัดการพื้นที่รัฐขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ และบันทึกความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างสถานะและการกระทำ โดยสรุป ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Q-Learning และ Deep Q-Learning ก็คือ Q-Learning ใช้ตารางเพื่อแสดงฟังก์ชันค่าการกระทำ ในขณะที่ Deep Q-Learning ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก สิ่งนี้ทำให้ Deep Q-Learning สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากกว่า Q-Learning
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence