Erklären Sie den Unterschied zwischen Q-Learning und Deep Q-Learning
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Q-Learning ist ein modellfreier, Offline-Lernalgorithmus, der die Q-Werttabelle iterativ aktualisiert, um die optimale Politik zu finden. Q-Learning benötigt kein tiefes neuronales Netzwerk und kann mit einfacheren, tabellarischen Darstellungen verwendet werden. Deep Q-Learning ist eine Art von Verstärkungs-Lernalgorithmus, der ein tiefes neuronales Netzwerk zur Annäherung der Q-Wertfunktion verwendet. Es ist ein Online-Lernalgorithmus, der die Gewichte des neuronalen Netzwerks aktualisiert, um die optimale Politik zu finden. Deep Q-Learning erfordert ein tiefes neuronales Netzwerk und kann mit komplexeren Darstellungen wie Bildern oder Videorahmen verwendet werden.
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Deep Q-Learning scheint stärker zu sein als Q-Learning. Was sind einige Vorteile der Nutzung von Q-Learning gegenüber Deep Q-Learning?
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Für Umgebungen mit einer relativ geringen Anzahl von möglichen Zuständen hat Q-Learning mehrere Vorteile gegenüber Deep Q-Learning: 1) Computational efficiency: Der Blick auf die Q-Werte, die mit State-Action-Paaren in einer Tabelle verbunden sind, kann schneller und weniger rechnerisch teuer sein, als sie mit einem tiefen neuronalen Netzwerk zu vergleichen. 2) Interpretierbarkeit: Q-Werttabellen sind einfacher manuell zu interpretieren als die Gewichte und Voreingenommenheiten eines tiefen neuronalen Netzwerks. Wenn ein Agent Q-Learning nutzt, ist es daher oft möglich, manuell zu überprüfen, was er gelernt hat, und zu bestimmen, warum es eine bestimmte Aktion unternommen hat. 3) Einfachheit: Die Speicherung der Q-Werte, die mit allen möglichen State-Action-Paaren in einer Tabelle verbunden sind, ist algorithmisch einfacher, als sie mit einem Modell wie einem tiefen neuronalen Netzwerk anzunähern. Dies kann den technischen Aufwand reduzieren, der erforderlich ist, um Systeme mit Q-Learning zu entwickeln und zu pflegen. Allerdings sollte man beachten, dass für Umgebungen mit einer größeren Anzahl möglicher Zustände oft notwendig ist, um die Q-Werte mit einem Modell zu vergleichen, anstatt mit einer Q-Werttabelle zu verwenden.
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