Q-Learning ve Deep Q-Network (DQN) Arasındaki Farklar Nelerdir?
berrinkara2
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Selamlar herkese, pekiştirmeli öğrenme üzerine çalışmaya yeni başladım. Q-learning algoritmasını az çok anladım ama DQN (Deep Q-Network) işin içine girince kafam biraz karıştı. Tam olarak farkları nelerdir ve hangisini hangi durumlarda tercih etmeliyiz? Şimdiden teşekkürler.
Cevaplar 5
salihkarahan
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Kısacası biri geleneksel tablo tabanlı yöntem, diğeri ise derin öğrenme destekli modern versiyonu diyebiliriz. Başarılar dilerim!
sevimsahin
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Ben de bu konuyu yeni öğreniyorum. OpenAI Gym kütüphanesindeki basit ortamlarla iki algoritmayı da test edersen farkı çok daha iyi anlarsın.
nazlikara
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
DQN'de öğrenmeyi stabilize etmek için 'experience replay' ve 'target network' gibi ekstra mekanizmalar var. Klasik yönteme göre kodlaması biraz daha uğraştırıcıdır.
zeyneparslan
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Eğer çözmeye çalıştığın problemin durum uzayı küçükse klasik Q-learning işini görür. Ama durumlar karmaşıklaştıkça (örneğin ekran görüntüsü pikselleri gibi) DQN kullanmak zorundasın.
isinbasaran
11 Haz 2026 19:27
düzenlendi
Temel fark şu: Q-learning'de durum değerlerini tutmak için bir tablo kullanıyorsun. DQN ise bu değerleri tahmin etmek için yapay sinir ağlarından yararlanıyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.