正確答案是 C: Q-learning。
### 分析
Q-learning 是一種常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。以下是對(duì)選項(xiàng)的詳細(xì)分析:
| 選項(xiàng) | 描述 |
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| **A: Deep-learning** | 深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要用于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí),不是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。|
| **B: Quick-learning** | 并不存在名為 Quick-learning 的算法,這可能是一個(gè)無效或誤導(dǎo)的選項(xiàng)。 |
| **C: Q-learning** | Q-learning 是一種無模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它通過學(xué)習(xí)動(dòng)作值函數(shù)(Q值)來幫助智能體決定在給定狀態(tài)下采取哪個(gè)動(dòng)作。 |
| **D: Time-learning** | 并不存在名為 Time-learning 的算法,這是一個(gè)無效的選項(xiàng)。 |
### Q-learning 詳解
Q-learning 是一種基于價(jià)值的學(xué)習(xí)算法,其目的是通過更新狀態(tài)-動(dòng)作值(Q值)來找到最優(yōu)策略。它的更新公式如下:
\[
Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a) \right]
\]
- \( Q(s, a) \) 是當(dāng)前狀態(tài) \( s \) 下選擇動(dòng)作 \( a \) 的價(jià)值。
- \( \alpha \) 是學(xué)習(xí)速率。
- \( r \) 是執(zhí)行動(dòng)作 \( a \) 后獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)。
- \( \gamma \) 是折扣因子,用于權(quán)衡未來獎(jiǎng)勵(lì)。
- \( \max_{a'} Q(s', a') \) 表示在新狀態(tài) \( s' \) 下的最大預(yù)期未來獎(jiǎng)勵(lì)。
Q-learning 為找尋最優(yōu)策略提供了強(qiáng)大的工具,廣泛應(yīng)用于游戲、機(jī)器人控制以及其他需要自適應(yīng)決策的領(lǐng)域。