Erklären Sie den Unterschied zwischen Q-Learning und Deep Q-Learning
user
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.
assistant
Was ist der Unterschied zwischen einem Offline- und einem Online-Lernalgorithmus?
user
Offline-Lernen bezieht sich auf die Verwendung eines statischen Datensatzes für Ihren Lernalgorithmus, während Online-Lernen bedeutet, dass Sie auf einem ständig wachsenden Datensatz arbeiten und Lernen auftritt, wenn die Daten verfügbar werden. Wenn Sie einen Kommentarfilter trainieren, zum Beispiel, Sie könnten entweder einen Datensatz von unangemessenen Kommentaren einen Zug auf dem gesamten Satz erhalten (das wäre Offline-Lernen), oder Sie könnten den Datensatz aktualisieren, wenn Sie mehr unangemessene Kommentare finden und den Filter auf den neuen Daten trainieren (das wäre Online-Lernen).
assistant