Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen
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Reinforcement Learning (RL) hat sich zu einem transformativen Ansatz im Bereich der autonomen Systeme entwickelt und ermöglicht intelligente Entscheidungsfindung und Steuerung in der Robotik, bei selbstfahrenden Autos, im Gesundheitswesen, in der Industrieautomatisierung und bei intelligenter Infrastruktur. In dieser Diskussion haben wir die grundlegenden Konzepte, Methoden, Herausforderungen und realen Anwendungen von RL in autonomen Systemen untersucht und dabei sowohl ihr Potenzial als auch ihre Grenzen aufgezeigt . Die Anwendung von RL in der Robotik und in autonomen Systemen wird durch M...
Reinforcement Learning (RL) hat sich zu einem transformativen Ansatz im Bereich der autonomen Systeme entwickelt und ermöglicht intelligente Entscheidungsfindung und Steuerung in der Robotik, bei selbstfahrenden Autos, im Gesundheitswesen, in der Industrieautomatisierung und bei intelligenter Infrastruktur. In dieser Diskussion haben wir die grundlegenden Konzepte, Methoden, Herausforderungen und realen Anwendungen von RL in autonomen Systemen untersucht und dabei sowohl ihr Potenzial als auch ihre Grenzen aufgezeigt . Die Anwendung von RL in der Robotik und in autonomen Systemen wird durch Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) untermauert, die einen strukturierten Rahmen für sequenzielle Entscheidungsfindungbieten . Die Entwicklung von wertbasierten Methoden wie Deep Q Networks (DQN) und richtlinienbasierten Ansätzen wie Policy Gradient und Actor Critic hat es Robotern und autonomen Agenten ermöglicht, komplexe Verhaltensweisen durch Versuch und Irrtum zu erlernen. Darüber hinaus bieten modellfreie und modellbasierte RL-Techniken unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Probeeffizienz und Anpassungsfähigkeit und ebnen den Weg für vielseitigere und praktischere lernbasierte Steuerungen.
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