Verteilungsbezogenes Reinforcement Learning

Distributional Reinforcement Learning ist eine Methode des Reinforcement Learnings, die sich auf die Verteilung stochastischer Rückgaben Z konzentriert, anstatt auf deren erwartete Werte Q. Durch die rekursive Beschreibung der Eigenschaften der Rückgabeverteilung kann dieser Ansatz risikobewusstes Verhalten erreichen und die Robustheit und Anpassungsfähigkeit der Entscheidungsfindung verbessern. In komplexen Umgebungen hilft diese Methode dem Agenten, Unsicherheiten besser zu verstehen und damit umzugehen, was langfristig optimierte Rückgaben ermöglicht.