Q-Learning
Q-learning, introduït per Christopher Watkins i Peter Dayan el 1992, és un algorisme d'aprenentatge per reforç lliure de model que aprèn el valor de prendre cada acció en cada estat —la funció Q— purament a partir de l'experiència, sense un model de l'entorn. És off-policy: aprèn els valors òptims de les accions seguint una política de comportament exploratòria i, sota condicions estàndard, convergeix provablement cap a la política òptima.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Watkins, C. J. C. H., & Dayan, P. (1992). Q-learning. Machine Learning, 8(3–4), 279–292. DOI: 10.1007/BF00992698 ↗
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03924-6
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). Q-Learning (Off-Policy Temporal-Difference Control). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/q-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Aprenentatge per Reforç ProfundAprenentatge profund↔ compare
- Programació DinàmicaOptimització↔ compare
- Mètodes de Gradient de PolíticaAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →