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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Was ist der Unterschied zwischen einem Offline- und einem Online-Lernalgorithmus?
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Offline-Lernen: Kann vom Benutzer auf seinen Telefonen oder Desktop-Computern berechnet werden, ohne dass externe Datenbanken oder Feedback-Mechanismen benötigt werden, die auf Online-Ressourcen zugreifen müssen. Online-Lernen: Die Rechenleistung ist extrem hoch und muss online durchgeführt werden, zusätzlich müssen einige der Algorithmen auf Datenbanken und/oder andere Systeme zugreifen, um die Aufgabe ausführen zu können.
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