Oddiylik: Q-Learning - bu Deep Q-Learningga nisbatan sodda algoritm bo'lib, u ko'proq hisoblash quvvatini talab qiladi. Q-Learning kichikroq holatli bo'shliqlar bilan ishlatilishi mumkin va uni turli xil muhitlarda osongina amalga oshirish mumkin. Barqaror konvergensiya: Q-Learning ma'lum sharoitlarda optimal echimga yaqinlashishi kafolatlangan, Deep Q-Learning esa barqarorlikdan aziyat chekishi mumkin va optimal echimga yaqinlashmasligi mumkin. Interpretatsiya natijalari: Q-Learning ko'proq talqin qilinishi mumkin, chunki u chuqur neyron tarmoqlardan foydalanmaydi, bu esa agentning nima uchun ma'lum qarorlar qabul qilayotganini tushunishni osonlashtiradi. Kamroq hisoblash quvvati talab etiladi: Q-Learning Deep Q-Learningga nisbatan kamroq hisoblash quvvatini talab qiladi, bu esa uni cheklangan resurslarga ega
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence