Dossier de preuve de méthode

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

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

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

Dossier de méthode taxonomique · 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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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

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.