Erklären Sie den Unterschied zwischen Q-Learning und Deep Q-Learning
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Q-Learning und Deep Q-Learning sind zwei Algorithmen im Bereich des Bewehrungslernens, ein Unterfeld künstlicher Intelligenz. Q-Learning: Q-Learning ist ein klassischer Bewehrungslernalgorithmus, der eine Tabelle verwendet, um die Aktionswertfunktion darzustellen, die jedes Zustands-Action-Paar auf einen Wert abbildet, der die erwartete Rückkehr von dieser Aktion in diesem Zustand darstellt. Der Algorithmus aktualisiert die Werte in der Tabelle durch Erfahrung, da der Agent mit der Umgebung interagiert. Deep Q-Learning: Deep Q-Learning ist eine Variante von Q-Learning, die die Tabelle durch ein tiefes neuronales Netzwerk ersetzt. Das neuronale Netzwerk wird trainiert, um die Aktionswertfunktion anzunähern, und seine Ausgabe wird verwendet, um Aktionen auf die gleiche Weise auszuwählen wie im Q-Learning. Die Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks ermöglicht Deep Q-Learning, große und komplexe Zustandsräume zu handhaben und nichtlineare Beziehungen zwischen Zuständen und Aktionen zu erfassen. Zusammenfassend lässt sich der Hauptunterschied zwischen Q-Learning und Deep Q-Learning feststellen, dass Q-Learning eine Tabelle zur Darstellung der Aktionswertfunktion verwendet, während Deep Q-Learning ein tiefes-Neuralnetzwerk nutzt.
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