Q-learning

Gesloten gewichten University of London January 1989

Geen schatting

Geen hardware-eisen voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
University of London
Organisatietype
Academia
Land
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Gepubliceerd
1 January 1989
Auteurs
Christopher Watkins

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Robotics, Games
Taak
Route finding, System control

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

Training gegevens
200,000 tokens

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd
Highly cited
Record vertrouwen
Unknown
Citaties
8,025

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Learning from delayed rewards
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Over dit model

Q-learning werd gepubliceerd door University of London, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens January 1989. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.

Het werkt in het domein van Robotics, Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van route finding, System control.

Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.

Training en herkomst

Training verbruikte een corpus van ongeveer 200,000 tekstokens

De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited.

Antwoorden

Q-learning — veelgestelde vragen

01

Q-learning— is het open-source?

De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.

02

Q-learning— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

03

Q-learning— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of London, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als academia.

04

Q-learning— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in January 1989. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

05

Q-learning— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Robotics, Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van route finding, System control. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

06

Q-learning— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.