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当我使用Q-learning时，我可以在我的普通家用计算机上处理多少个状态？

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决具有马尔可夫决策过程特性的问题。它可以在普通家用计算机上处理的状态数量是相对较小的。

Q-learning通过在状态空间中进行迭代学习，以寻找最优的行为策略。它通过构建一个Q值表来表示每个状态和每个行动的预期回报，以指导决策。在每个时间步骤中，Q-learning会选择当前状态下具有最高Q值的行动，然后更新Q值表以反映实际获得的回报。这个过程会不断迭代，直到达到收敛。

由于Q-learning需要存储Q值表，所以状态数量越多，需要的存储空间就越大。对于普通家用计算机来说，其内存和计算资源有限，因此在处理Q-learning时，能够处理的状态数量通常较少。

具体能够处理多少个状态取决于多个因素，包括计算机的内存大小、处理器性能、问题的复杂度等。在普通家用计算机上，处理几百到几千个状态是相对合理和可行的范围。如果状态数量超过了计算机的处理能力，可以考虑使用分布式计算或云计算资源来提升处理能力。

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    虽然Q-learning在特定领域很有力量，但它代表着通向AGI的一步，但要克服几个挑战： - 可扩展性： 传统的Q-learning难以应对大型状态-动作空间，使其不适用于AGI需要处理的实际问题。...进展和未来方向： - 深度Q网络（DQN）： 将Q-learning与深度神经网络结合，DQN可以处理高维状态空间，使其更适合复杂任务。...如果Q*真的如上所述是树状搜索，那么它就可以在一道很难的奥数题上花费10倍、100倍甚至1000倍的计算量。 同样，也有网友表示，Q*是Q-learning和A*算法的结合。...Richard Sutton写的《苦涩的教训》继续指导着人工智能的发展：只有两种范式可以通过计算无限扩展：学习和搜索。他在2019在撰写本文时，这个观点是正确的，而今天也是如此。...他表示，「动物和人类只需少量的训练数据，就能很快变得非常聪明。我认为新的架构可以像动物和人类一样高效地学习。使用更多的数据（合成数据或非合成数据）只是暂时的权宜之计，因为我们目前的方法存在局限性」。

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    在实际应用场景中，深度学习，神经网络与Q-learning的结合会导致其在某种状态(state)下选择「非合法性」(non-feasible)的动作(action)。...在实际应用场景中，深度学习，神经网络与Q-learning的结合会导致其在某种状态(state)下选择“非合法性”(non-feasible)的动作(action)。...上图为一个MDP例子，总共有三个状态(以圆圈中的数字表示)，在S1和 S2中，可选动作有a,b. 绿色的$50示为+50奖励，红色侧反之。...因为在每次我们利用Q-Learning算法中的Bellman backup来求解之时，我并没有考虑其中“合法性”的问题。...因此，当我们做Q更新时遇到了“非合法”的动作状态时，所学习和拟合到参数为“非一致” (Non-consistent)。最终，通过Q-Learning学习出的策略并非最优(如下图显示)。 ?

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    入门 | 通过 Q-learning 深入理解强化学习

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    Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

    a 时从状态 s 移动到 s' 的概率。...当我们不确定动作是否总是产生期望结果时，转移函数十分必要。但是需要注意的是，对于 tic-tac-toe 游戏，我们确切地知道每个动作会做什么，所以我们不会使用转移函数。 ?...在本例中，当前玩家可以执行六个可能的操作 MDP框架帮助我们将问题形式化，这样我们就可以根据当前状态确定哪些操作将在游戏期间使代理的总回报最大化。...在强化学习中，我们通常找到一个最优策略，代理通过该策略决定选择哪些动作。本教程中我们使用 Q-learning，简单地将策略表示为当代理处于s状态时执行动作 a 使函数 Q(s,a) 最大化： ?...除此之外，我们还定义了函数 Q(s,a)，该函数通过在状态 s 中选择动作 a 来量化预期的奖励，并通过重复玩游戏来计算 Q(s,a)。

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    这些方法被证明在使用一个非线性函数逼近器估值一个固定策略时，或基于Q-learning的迭代框架使用一个线性函数逼近器进行控制时是收敛的；然而，这些方法没有被推广到非线性控制。...这种结构的主要缺点就是，在前进时需要对每个动作的价值进行计算，造成了与动作数量成正比的巨大计算成本。关于单个动作的估计价值的输出只与输入状态有关。...当我们需要让智能体在真实的、固定的游戏上迭代时，我们只做了一个改变，就是对游戏奖励的设置，并且只在训练时进行了改动。...这个技术时考虑到了模拟器进行步进比智能体选择动作需要更少的计算资源，因此这个技术可以让智能体在同样的运算时间下比正常情况多玩大概k次游戏。...我是小拍，一名计算机技术爱好者！觉得文章不错的话，可以点击“在看”支持我一下！

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    Michael Jordan：人工智能研究的目标变了，不再是构建单个智能

    在我看来，这种认知的改变，与传统的人工智能研究的目标（在单个计算机上复现人类的智能）有很大差异；当下的机器学习研究，更多地是与全球范围内相连接的多台计算机以及人类有关，旨在解决交通、医疗卫生、金融等全球范围内的超大规模问题...因此，如今的计算机不仅仅能够完成推荐系统、供应链管理等任务，还能够模拟人类，像人一样完成某些任务。 第四个时代：我认为现在正在兴起一个研究趋势，即并非仅仅是在计算机上模拟某个人类。...图 10：将多臂老虎机学习应用于匹配市场 然而，当我们并不知道市场中买卖双方的偏好时，就不能使用上述算法了。我们是否可以将其作为一种有待学习的「多臂老虎机」问题，从而找到合适的匹配方案呢？ ?...Q-Learning 中使用基于过去经验得到的 Q 值。...当我们将 UCB 应用于 Q-Learning 时，其遗憾值仍然包含 T 的平方根。这说明，当我们真正将探索作为算法的一部分时，基于模型的强化学习并不一定优于模型无关的强化学习。

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