Pikeun lingkungan kalawan jumlah relatif leutik kaayaan mungkin, Q-Learning boga sababaraha kaunggulan leuwih Deep Q-Learning: 1) efisiensi komputasi: néangan nepi Q-nilai patali jeung pasangan kaayaan-aksi dina tabel bisa jadi leuwih gancang jeung kurang mahal komputasi ti ngadeukeutan jeung jaringan saraf jero. 2) Interpretability: tabel nilai Q leuwih gampang pikeun diinterpretasi sacara manual ti beurat jeung biases tina jaringan saraf jero. Salaku hasilna, lamun hiji agén ngagunakeun Q-Learning, mindeng mungkin pikeun nguji sacara manual naon geus diajar sarta nangtukeun naha éta nyandak tindakan husus. 3) Simplicity: nyimpen Q-nilai patali jeung sadaya pasangan kaayaan-aksi mungkin dina tabel condong jadi algoritmik leuwih basajan ti ngadeukeutan jeung model nu kawas hiji domain jero. Sanajan ieu bisa ngurangan jumlah rékayasa jeung usaha pikeun ngamekarkeun Q-Learning jeung ngagunakeun angka nu gede jeung nilai-nilai di luhur,
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence