{"conversations": [{"from": "user", "value": "Explica la difer\u00e8ncia entre Q-Learning i Q-Learning"}, {"from": "assistant", "value": "El Q- Learning \u00e9s un tipus d' algorismes d' aprenentatge de refor\u00e7 que usa una taula Q- valor per a emmagatzemar el retorn esperat per a una parella d' acci\u00f3 donada de l' estat. \u00c9s un algorisme d' aprenentatge de model, fora de l\u00ednia que actualitza la taula Q- valor per a trobar la pol\u00edtica \u00f2ptima. El Q- Lening no requereix una xarxa neural profunda i es pot usar amb representacions m\u00e9s simples, tabulars. El Qarning \u00e9s un tipus d' aprenentatge que utilitza una xarxa neur\u00e8nriques molt propera a la funci\u00f3 Q- valor. \u00c9s un algoritme en l\u00ednia d' aprenentatge que l' actualitzaci\u00f3 del pes de la xarxa neural en l' ordre de la pol\u00edtica \u00f2ptima. AQ- Lead: es pot usar amb una xarxa profunda i m\u00e9s complexa, com ara les imatges de v\u00eddeo o marcs neuronals."}, {"from": "user", "value": "El Q-learning sembla m\u00e9s fort que el Q-learning."}, {"from": "assistant", "value": "Per a entorns amb un nombre relativament petit de possibles estats, Q- Learning t\u00e9 m\u00faltiples avantatges sobre Q- Learning: 1) Commutaci\u00f3: Cercar els Q- valors associats amb parells d' estat en una taula pot ser m\u00e9s r\u00e0pid i menys computacionalment car que l' approximant amb una xarxa neural profunda. 2) Interpretabilitat: Les taules Q- valor s\u00f3n m\u00e9s f\u00e0cils d' interpretar manualment que els pesos i biaixos d' una xarxa neuronal. Com a resultat, un agent usa Q- a Qaring, \u00e9s possible inspeccionar manualment i determinar per qu\u00e8 s' ha pres una acci\u00f3 particular. Simul\u00b7 lar el Q- lo amb tots els valors possibles en una taula d' estat per tal de reduir- los amb un model d' a la taula. En canvi, aix\u00f2 \u00e9s possible reduir- lo amb un nombre d' entorn de paraules que no sigui possible usar- lo amb un model d' enginyeria de paraules m\u00e9s profundes que no sigui possible que no sigui possible que la taula d' un model d' entorn de paraules que sigui possible que no sigui possible usar- lo amb un model d' entorn de la taula."}]}