human
QラーニングとディープQラーニングの違いを説明します
gpt
QラーニングとディープQラーニングは、どちらも、状態、アクション、および報酬を受け取るモデルフリーの強化学習アルゴリズムであり、次のアクションを決定するために使用されるQ値を計算し、取るべき次のアクションを決定するために使用されるべきです。アクション選択ポリシー。どちらのアルゴリズムにも、マルコフの決定プロセスを与えられた将来の状態を予測するモデルが含まれていないため、それらはモデルフリーです。

Qラーニングは、Qテーブルを使用して、特定の状態アクションペアのQ値を保存します。これは、両方のすべての可能な組み合わせを保存し、それらを更新する必要があるため、状態またはアクションスペースが大きくなるとメモリにコストがかかります。トレーニングエピソードの終わり。

ディープQラーニングは、ディープニューラルネットワークを使用してQ値を学習することにより、このメモリ制限を解決しようとします。これにより、効果的に大きなQテーブルを学習できることの利点が得られ、トレーニング中に見られなかった状態に一般化し、連続状態空間を使用できるようになります。