심층 q- 학습이란 무엇입니까?

Question

심층 q- 학습이란 무엇입니까? 그것은 깊은 보강 학습과 동일합니까? 깊은 신경 네트워크는 어떻게 발생합니까? 깊이있는 q- 학습을 할 수있는 심층 신경 회로망에 무엇이 추가되어야 하는가?

누군가 깊은 Q 학습을위한 자습서를 보낼 수 있습니까? 나는 단지 그것을 위해 현재 사용되고있는 알고리즘을 배우고 싶다.

감사합니다.

Answer 1

기본 Q- 학습자가 선형 신경망 또는 선형 신경망 대신 깊은 신경망 인 Q- 학습 = Q- 학습. base-estimator는 Q-function의 메모리로 사용됩니다 (state-action 쌍을 어떤 값으로 맵핑합니다; 대부분의 어플리케이션에서 테이블이 너무 커집니다). 신경망은 일반적인 함수 - 근사자 (충분한 네트워크 복잡성이 주어짐)이므로 Q 함수의 근사치로 사용할 수 있습니다. 이러한 딥 뉴럴 네트워크는 Q-Learning 내부의 도구/구성 요소 역할을합니다. Non-Deep 또는 Deep-Networks를 사용하는 경우 응용 프로그램에 종속됩니다 (이들을 분류하는 유효한 규칙도 없음).

Q-Learning은 강화 학습의 일부 형식이기 때문에이를 심층 강화 학습으로 설명 할 수도 있지만 DRL은 다른 접근법 (딥 신경망을 사용하지만 Q- 학습은 사용하지 않음)을 설명 할 수도 있습니다. 딥 Q 학습의 사용을 설명

유명한 현대 종이이다

Mnih, 볼로디미르, 등. "심화 학습을 통한 아타리 놀이." arXiv preprint arXiv : 1312.5602 (2013).