q-learning

【人工智能】人工智能发展历程全景解析：从图灵测试到大模型时代（含CNN、Q-Learning深度实践）📌 文章说明：本文系统梳理人工智能自1950年至今的发展脉络，深入剖析机器学习、深度学习、大模型等关键阶段的技术演进，并以CNN（卷积神经网络）为核心展开深度实践——从基础原理到完整项目（图像分类+目标检测），提供可直接运行的精细化源码及逐行解析。适合对AI技术演进感兴趣的开发者、学生和架构师阅读，尤其适合希望落地CNN技术的初学者。

有梦想的攻城狮

Q-Learning详解：从理论到实践的全面解析Q-Learning是一种无模型（Model-Free）的强化学习算法，属于**基于值迭代（Value Iteration）的方法。其核心目标是通过构建Q表（状态-动作值函数表）来存储环境认知，并指导智能体在每个状态下选择最优动作。Q-Learning采用时间差分（TD）**方法，融合了蒙特卡洛的样本效率和动态规划的数学严谨性，适用于未知环境的决策优化问题。

、达西先生

强化学习笔记——4策略迭代、值迭代、TD算法首先梳理一下：通过贝尔曼方程将强化学习转化为值迭代和策略迭代两种问题求解上述两种贝尔曼方程有三种方法：DP（有模型），MC（无模型），TD（DP和MC结合）这三种只是方法，既可以用于求值迭代也可以用于求解策略迭代

我是有底线的