Deep Q-Networks: Maschinelles Lernen auf Steroiden
Deep Q-Networks (DQN) sind eine fortschrittliche Methode des maschinellen Lernens, die auf der Kombination von tiefen neuronalen Netzen und Q-Learning basiert. Sie wurden entwickelt, um komplexe sequenzielle Entscheidungsprobleme zu lösen, bei denen ein Agent in einer Umgebung agiert und lernt, optimale Aktionen auszuführen. DQN verwenden ein tiefes neuronales Netzwerk, um die Q-Funktion zu approximieren, die den erwarteten zukünftigen Nutzen einer Aktion in einem bestimmten Zustand repräsentiert. Durch iteratives Training lernt […]
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