Q-learning
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of London
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 1 January 1989
- Autoren
- Christopher Watkins
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Robotics, Games
- Aufgabe
- Route finding, System control
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 200,000 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 8,025
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Learning from delayed rewards
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Q-learning wurde veröffentlicht von University of London, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während January 1989. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Robotics, Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet route finding, System control.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 200,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: highly cited.
Antworten
Q-learning — Häufige Fragen
Q-learning— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Q-learning— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Q-learning— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of London, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation academia.
Q-learning— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 1989. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Q-learning— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Robotics, Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von route finding, System control. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Q-learning— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.