В чем заключаются ключевые различия между Q-learning и другими алгоритмами обучения с подкреплением?

Некоторые ключевые различия между Q-learning и другими алгоритмами обучения с подкреплением:

• Подход к выбору следующего действия. habr.com В Q-learning нет ограничений на то, как выбирается следующее действие. habr.com Алгоритм предполагает, что все последующие выборы будут оптимальными. habr.com В других алгоритмах, например SARSA, для генерации текущего и следующего действия используют одну и ту же политику. habr.com
• Оценка значений Q-функции. habr.com Q-learning не может оценивать значение для невидимых состояний. habr.com Чтобы справиться с этой проблемой, в других алгоритмах, например Deep Q-Network (DQN), для оценки значений Q-функции используют нейронные сети. habr.com www.baeldung.com
• Обучающие данные. www.baeldung.com В Q-learning для обучения используют записи Q-таблицы. www.baeldung.com В других алгоритмах, например Deep Q-Learning, для обучения применяют буфер воспроизведения опыта. www.baeldung.com
• Сложность. www.baeldung.com Сложность Q-learning ограничена количеством состояний и действий. www.baeldung.com Другие алгоритмы, использующие нейронные сети, более сложные. www.baeldung.com
• Обобщение. www.baeldung.com Q-learning ограничивает обобщение состояниями в Q-таблице. www.baeldung.com Другие алгоритмы могут обобщаться на невидимые состояния. www.baeldung.com