Q-learning
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of London
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 1 January 1989
- Autorzy
- Christopher Watkins
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Robotics, Games
- Zadanie
- Route finding, System control
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 200,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 8,025
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Learning from delayed rewards
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Q-learning został opublikowany przez University of London, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas January 1989. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Robotics, Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie route finding, System control.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zużył korpus około 200,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited.
Odpowiedzi
Q-learning — częste pytania
Q-learning— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Q-learning— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Q-learning— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of London, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Q-learning— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 1989. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Q-learning— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Robotics, Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie route finding, System control. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Q-learning— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.