{"conversations": [{"from": "human", "value": "Azaldu Q-Daring eta Q-Hep Q-Deving-en arteko diferentzia"}, {"from": "gpt", "value": "Q- rentering indartze- algoritmoa da, eta Q- ren balioaren taula erabiltzen du emandako egoera- bikoterako espero zen itzulera gordetzeko. Modelorik gabe, lineaz kanpoko algoritmoa da Q- ren balio- taula behar bezala eguneratzen du, gidalerro optimoa aurkitzeko. Q- ren berreraketak ez du sare sakonik behar, eta gain- eko errepresentazio sinpleagoa, tabularrean oinarritutakoa. Dee Q- narnarizazioak ikasteko algoritmo mota bat da, Q- ren balioaren gutxi gorabeherako sare sakona erabiltzen duena. Sareko arau optimoak lortzeko aplikazio optimoak eguneratu behar dira, eta bideoko irudi konplexuak, adibidez."}, {"from": "human", "value": "Q- bilaketa sakona Q-altanning baino indartsuagoa dirudi."}, {"from": "gpt", "value": "Estatu posibleen kopuru nahiko txikia duten inguruneetan, Q- Texting- ek abantaila ugari ditu Deep Q- randing- en gain: 1) Eraginkortasuna lortzeko: Taula bateko egoera- bikoteekin lotutako Q- ren balioak bizkortzeko eta kalkulurik gabekoak izateko sare sakon batekin baino gehiago. 2) Interpretazio- taula erabil daitezke: Q- ren balioak sare sakon baten pisua eta okerdura baino eskuz interpretatzeko. Ondorioz, agente batek Q- ren informazio- modua erabiltzen badu, normalean eskuz ikus daiteke zer egin duen eta erabaki. 3 balioa: Q- ren aukera ematen duten erabiltzaile- izenek ezin dute taula osoa erabili. Hala ere, ez da beharrezkoa izango, Q- konownownownownown- ko eredudun eredudun eredudun talde bat erabiltzea baino. Hala ere, ez da beharrezkoa. Hau beharrezkoa izango da ordenagailu batek behar den inguru kopuru handiagoa edukitzea."}]}