Tiefes Reinforcement Learning

Tiefes Reinforcement Learning ist eine fortschrittliche Methode, die tiefes Lernen und Reinforcement Learning kombiniert. Ihr Hauptziel ist es, durch die Interaktion zwischen einem Agenten und seiner Umgebung optimale Entscheidungsstrategien automatisch zu erlernen. Das Kernziel besteht darin, den Agenden zu ermöglichen, kumulative Belohnungen in komplexen und dynamischen Umgebungen zu maximieren, wodurch effizientes autonomes Lernen und Anpassungsfähigkeit erreicht werden. Tiefes Reinforcement Learning hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Spielen, Robotik und autonomen Fahrzeugen, da es hochdimensionale Zustandsräume und nichtlineare Probleme bewältigen kann, die für traditionelle Methoden schwierig sind.