Erklären Sie den Unterschied zwischen Q-Learning und Deep Q-Learning
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Q-Learning und Deep Q-Learning sind beide modellfreie Verstärkungs-Lernalgorithmen, die einen Zustand, eine Aktion und eine Belohnung annehmen, um einen Q-Wert zu berechnen, der verwendet wird, um die nächste Aktion zu bestimmen, die ergriffen werden sollte, um die Gesamtrückgabe einer Aktions-Auswahl-Politik zu maximieren. Sie sind modellfrei, da weder ein Algorithmus ein Modell enthält, das zukünftige Zustände mit einem Markov-Entscheidungsprozess vorhersagt. Q-Learning verwendet eine Q-Tabelle, um die Q-Werte für jedes beliebige State-Action-Paar zu speichern, das im Speicher kostspielig wird, wenn der Zustand oder Aktionsraum groß wird, weil er alle möglichen Kombinationen beider gespeichert und am Ende jeder Trainingsepisode aktualisiert werden muss. Deep Q-Learning versucht, diese Speicherbeschränkung zu lösen, indem Deep Neural Networks verwendet wird, um stattdessen die Q-Werte zu lernen. Dies bietet den Vorteil, effektiv größere Q-Tabellen zu lernen, die zu Staaten zusammengefasst werden, die während des Trainings nie gesehen wurden, und kontinuierliche Zustandsräume nutzen zu können.
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