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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Ein Online-Lernalgorithmus trainiert On-, und Schnittstellen mit einem Datensatz, in dem neu generierte Eingaben über eine Feedback-Schleife hinzugefügt werden. Während ein Offline-Lernalgorithmus auf einem statischen Datensatz trainiert, der auf einmal aufgenommen wird. Dem Datensatz wird keine neue Eingabe hinzugefügt. 'Online' bezieht sich in diesem Fall auf Feedback-Schleife, durch die der Lernalgorithmus iterativ neuen Eingaben ausgesetzt wird. Ein Beispiel für einen Online-Lernalgorithmus: Unser Gespräch, bei dem ich von meiner Interaktion mit Ihnen lernen werde - durch das Feedback, das Sie auf die Antwort geben können. Ein Beispiel für einen Offline-Lernalgorithmus: Ein Lernalgorithmus, der trainiert wird, um Katzen und Hunde zu unterscheiden, auf einem statischen Datensatz. Online-Lernalgorithmen haben einen Vorteil, wenn sie Veränderungen im Laufe der Zeit vorhersagen (zum Beispiel: Mode vorhersagen) oder wenn Feedback über die Vorhersageausgabe im Laufe der Zeit erworben werden kann (zum Beispiel: unser Gespräch). Offline-Lernalgorithmen neigen dazu, stabile Muster zu erkennen (zum Beispiel: Was ist eine Katze und was ein Hund) und wann Qualitätstrainingsdaten verfügbar sind.
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