Madde #65ML & Kuram/sozluk/deep-q-network-dqn
Deep Q-Network (DQN)
Deep Q-Network
Türkçe: Derin Q-Ağı
Ayrıntılı Tanım
Milyonlarca durum içeren devasa ortamlarda devasa Q-tabloları tutmak yerine, Q-değerlerini tahmin etmek için derin bir sinir ağı (CNN/MLP) kullanan çığır açıcı algoritmadır.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Q-Learning'in sadece küçük oyun tahtalarında çalışabilme kısıtını (boyut lanetini) çözerek doğrudan ham piksel girdilerinden oyun oynamayı mümkün kıldı (DeepMind 2015).
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Kararsızlığı önlemek için iki kritik teknik kullanır:
1. **Experience Replay (Deneyim Tekrarı):** Geçmiş hamleleri bellekte saklayıp rastgele mini-batch'ler halinde eğiterek veriler arası korelasyonu kırar.
2. **Target Network (Hedef Ağ):** Değer hedefini hesaplayan ağı geçici olarak dondurur.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Yapay zekânın Atari Breakout oyununda raketin arkasına tünel kazıp topu yukarı sıkıştırarak insanüstü rekor kırması.
Benzer Terimlerden Farkı
Klasik Q-Learning tablo kullanır; DQN ise tablo yerine derin sinir ağı koyar.
İlişkili Terimler (2)
Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram
Sembolik AI, GOFAI, karar ağaçları, regresyon ve temel istatistiksel modeller.
Toplam Terim:68 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#64)Q-Learning
Sonraki Terim (#66)Policy Gradient