تقريب الدوال
Function Approximation
استبدال الجدول بدالة ذات معاملات (كشبكة عصبية) تُقدّر قيم Q لأي حالة، حتى تلك التي لم تُزَر من قبل. هذا ما مكّن DQN من التعامل مع فضاءات حالات هائلة كالصور.
Replacing the table with a parameterized function (like a neural network) that estimates Q-values for any state, even unvisited ones. This is what enabled DQN to handle massive state spaces like images.
تُرجم أيضاًالتقريب الدالّي، تعميم القيم عبر شبكة عصبية
أول ظهور في هذه المجموعة: التعلُّم بالتنبؤ عبر أساليب الفارق الزمني (1988)
يظهر في هذه الأوراق
- التعلّم المعزّز العميق بأسلوب Q المزدوج2016في السماء ✦
- التحكم بمستوى بشري عبر التعلم العميق بالتعزيز2015في السماء ✦
- طرق مُتَّجَه ميل السياسة في التعلُّم المعزَّز مع تقريب الدوال1999في السماء ✦
- التعلُّم بالفرق الزمني و TD-Gammon1995في السماء ✦
- التعلُّم بالتنبؤ عبر أساليب الفارق الزمني1988في السماء ✦
- TD3: معالجة خطأ تقريب الدوال في أساليب الممثّل-الناقد2018في السماء ✦