Q-learning

Pesi chiusi University of London January 1989

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
University of London
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Pubblicato
1 January 1989
Autori
Christopher Watkins

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Robotics, Games
Compito
Route finding, System control

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
200,000 tokens

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato
Highly cited
Record fiducia
Unknown
Citazioni
8,025

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Learning from delayed rewards
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Q-learning è stato pubblicato da University of London, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante January 1989. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

Funziona nel dominio di Robotics, Games, ed è registrato come eseguire il compito di route finding, System control.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Addestramento e provenienza

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 200,000 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.

Risposte

Q-learning — domande comuni

01

Q-learning— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

02

Q-learning— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

03

Q-learning— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of London, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia.

04

Q-learning— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 1989. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

05

Q-learning— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Robotics, Games, e viene registrato come gestire il compito di route finding, System control. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

06

Q-learning— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.