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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Schätzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl

verfasst von : Uwe Lorenz

Erschienen in: Reinforcement Learning

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In der Regel reichen die verfügbaren Ressourcen nicht aus, um Steuerung, Bewertungsfunktion oder Modell tabellarisch zu erfassen. Daher werden in diesem Kapitel parametrisierte Schätzer eingeführt, mit denen wir z. B. die Bewertung von Zuständen auch dann abschätzen können, wenn sie nicht in genau gleicher Form zuvor beobachtet worden sind. Im Besonderen wird auf die sogenannten „künstliche neuronale Netze“ eingegangen. Wir werden auch Möglichkeiten kennenlernen, mit solchen Schätzern parametrisierte Policies zu erstellen, die bei einem gegebenen Zustand eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die zur Verfügung stehenden Aktionen generieren.

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Fußnoten
1
auch „efferente Nervenzellen“ oder „Motoneuronen“.
 
2
Autor: Zoran Sevarac; Copyright 2010 Neuroph Project http://​neuroph.​sourceforge.​net Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the „License“); http://​www.​apache.​org/​licenses/​LICENSE-2.​0 Weitere Hinweise sind in den Files des zitierten Programmcodes.
 
3
Autor: Zoran Sevarac; Copyright 2010 Neuroph Project http://​neuroph.​sourceforge.​netLicensed under the Apache License, Version 2.0 (the „License“);http://​www.​apache.​org/​licenses/​LICENSE-2.​0; Weitere Hinweise sind in den Files des zitierten Programmcodes.
 
Literatur
Alpaydin, Ethem (2019) Maschinelles Lernen. 2., erweiterte Auflage (De Gruyter Studium)
Churchland, Patricia S, Sejnowski, Terrence J (1997) Grundlagen zur Neuroinformatik und Neurobiologie. The Computational Brain in deutscher Sprache: vieweg Computational Intelligence
Hebb, Donald O (1949) Organization of Behavior
Kandel, Eric R (2009) Auf der Suche nach dem Gedächtnis. Die Entstehung einer neuen Wissenschaft des Geistes. Taschenbuchausg., 4. Aufl. München: Goldmann (Goldmann, 15570)
Sutton, Richard S, Barto, Andrew (2018) Reinforcement learning. An introduction. Second edition. Cambridge, MA, London: The MIT Press (Adaptive computation and machine learning)
Metadaten
Titel
Schätzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl
verfasst von
Uwe Lorenz
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Reinforcement Learning

Print ISBN: 978-3-662-61650-5

Electronic ISBN: 978-3-662-61651-2

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-61651-2_5