Belohnungspfad

Definition - Was bedeutet Belohnungspfad?

Beim Lernen der Verstärkung ist ein Belohnungspfad ein Pfad, den ein Agent nimmt, um kumulative Belohnungen zu erhalten. Diese Terminologie wird im maschinellen Lernen für sich genommen nicht sehr häufig verwendet, aber das Konzept der Belohnung ist für viele Algorithmen für maschinelles Lernen und Markov-Entscheidungsprozessmodelle von zentraler Bedeutung.

Technische.me erklärt den Belohnungspfad

Ein Markov-Entscheidungsprozess führt einen Agenten durch eine Folge von Zuständen und analysiert das Ergebnis. Q-Learning- oder Enforcement-Lernpraktiken führen das Modell kontinuierlich aus, suchen nach Belohnungen und passen das Modell entsprechend an. Man könnte also sagen, dass der Belohnungspfad der Pfad ist, der die meiste Belohnung generiert.

Eine andere Möglichkeit, einen Belohnungspfad in der IT zu erklären, besteht darin, ihn einem Belohnungspfad im menschlichen Gehirn gegenüberzustellen. Im menschlichen Gehirn ist ein Belohnungsweg mit einem Dopamin-Treffer verbunden. Beim verstärkten Lernen und anderen Formen des maschinellen Lernens ist das Dopamin nicht vorhanden, und die Belohnung basiert stattdessen auf einem Programm zur Belohnung der Funktion.

Ein Paradebeispiel ist ein Lernprogramm zur Verstärkung, mit dem ein Computer lernen kann, ein herausforderndes Videospiel zu spielen. Programmierer definieren die Belohnung als Überleben des Spiels, und dann durchläuft das Modell des verstärkenden Lernens den Markov-Entscheidungsprozess mehrmals und baut sein Wissen darüber auf, wie man Belohnung erhält.

Reinforcement Learning und ähnliche Technologien spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Computern und Technologien zu einem höheren Grad an künstlicher Intelligenz.

Diese Definition wurde im Kontext des Reinforcement Learning geschrieben