Registro de evidencia del método

Q-Learning

Q-learning, introduced by Christopher Watkins and Peter Dayan in 1992, is a model-free reinforcement-learning algorithm that learns the value of taking each action in each state — the Q-function — purely from experience, without a model of the environment. It is off-policy: it learns the optimal action-values while following an exploratory behaviour policy, and under standard conditions it provably converges to the optimal policy.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origen

Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.

Q-Learning (Off-Policy Temporal-Difference Control)

Registro del método taxonómico · ml-model / machine-learning

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

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Afirmaciones curadas

Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.

Aún no hay afirmaciones curadas

Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.

Métodos relacionados

Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.

Same method familyDeep Reinforcement Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoDynamic Programmingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketPolicy Gradientmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.