SARSA nima va u Q-learningdan qanday farq qiladi?

SARSA (Davlat-Harakat-Jazo-Davlat-Harakat) va Q-learning - bu kuchli o'qitish algoritmlari bo'lib, ular Q-funksiyasidan foydalanib, holatlarda harakatlarning sifatini baholashadi, ammo Q-qiymatlarni yangilash usullari bilan farq qiladilar.

Asosiy farq:

• SARSA'da, Q-qiymat yangilanishi agent haqiqatan tanlagan harakatga asoslanadi (ya'ni, on-policy siyosat). Yangilash formulasi:

  [ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha \big(r + \gamma Q(s', a') - Q(s,a)\big) ]

  bu yerda (a') — hozirgi siyosatga muvofiq tanlangan harakat.

• Q-learning'da, yangilanish, keyingi holatda mumkin bo'lgan barcha harakatlar orasidan maksimal Q-qiymatga asoslanadi (off-policy), agent tanlagan harakatdan qat'i nazar. Formulasi:

  [ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha \big(r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s,a)\big) ]

Xulosa:

• SARSA agentning siyosatini hisobga oladi (Q-qiymatlarni agent haqiqatan qanday harakat qilayotganiga muvofiq yangilaydi).
• Q-learning eng yaxshi siyosatga intiladi, maksimal qiymatga asoslangan holda yangilaydi, hatto agent boshqacha harakat qilsa ham.

Bu SARSA'ni ehtiyotkorroq va xavfni hisobga oladigan qilishi mumkin, Q-learning esa eng yaxshi strategiyani qidirishda yanada agressivroq bo'lishi mumkin.