Q-learning - это алгоритм обучения с подкреплением, который используется для обучения агентов принимать решения в сложных средах. Q-learning основан на идее, что агент может учиться из опыта, получая вознаграждения за хорошие решения и наказания за плохие.
Q-learning работает путем создания таблицы значений, называемой Q-таблицей. Каждая ячейка в Q-таблице представляет собой комбинацию состояния и действия. Значение ячейки представляет собой ожидаемое вознаграждение, которое агент получит, если выберет это действие в этом состоянии.
На каждом шаге агент выбирает действие, основываясь на значениях в Q-таблице. После того, как агент принял действие, он получает вознаграждение и переходит в новое состояние. Затем агент обновляет значения в Q-таблице, используя следующую формулу:
Q(s, a) = Q(s, a) + α(r + γmaxQ(s', a') - Q(s, a))
где:
- α - коэффициент обучения
- γ - коэффициент дисконтирования
- r - вознаграждение, полученное агентом
- s' - новое состояние, в которое перешел агент
- a' - действие, выбранное агентом в новом состоянии
Коэффициент обучения α определяет, насколько сильно агент будет доверять новому опыту. Коэффициент дисконтирования γ определяет, насколько сильно агент предпочитает вознаграждения от своих будущих действий вознаграждениям от своих текущих действий.
Q-learning - это эффективный алгоритм, который может использоваться для решения широкого круга задач обучения с подкреплением. Он используется в таких приложениях, как автономное вождение, робототехника и игры.
Вот несколько примеров того, как Q-learning используется в реальной жизни:
- Автономные автомобили используют Q-learning для обучения принимать решения о том, как ехать по дороге.
- Роботы используют Q-learning для обучения выполнять сложные задачи, такие как сборка или сварка.
- Игровые агенты используют Q-learning для обучения играть в игры, такие как шахматы, го или Dota 2.
Q-learning - это мощный инструмент, который может использоваться для обучения агентов принимать решения в сложных средах.
