Hồ sơ bằng chứng phương pháp

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

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

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

Hồ sơ phương pháp phân loại · 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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

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.