Wie funktioniert das Belohnen und Bestrafen beim Reinforcement Learning?

Question

Wie funktioniert das Belohnen und Bestrafen beim Reinforcement Learning?

Antwort

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Wie kann man einen selbstlernenden Roboter belohnen oder bestrafen?

Accepted Answer

Beim Reinforcement Learning (RL) lernt ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung, indem er Aktionen ausführt und dafür Rückmeldungen in Form von Belohnungen (rewards) oder Bestrafungen (negative rewards, auch penalties genannt) erhält. Das Belohnen oder Bestrafen funktioniert so: - **Belohnung:** Wenn der Agent eine Aktion ausführt, die ihn seinem Ziel näherbringt oder ein gewünschtes Verhalten zeigt, erhält er eine positive Rückmeldung, also eine Belohnung (z.B. +1 Punkt). - **Bestrafung:** Wenn der Agent eine unerwünschte Aktion ausführt oder sich vom Ziel entfernt, erhält er eine negative Rückmeldung, also eine Bestrafung (z.B. -1 Punkt). Diese Rückmeldungen sind Zahlenwerte, die der Agent nach jeder Aktion von der Umgebung bekommt. Ziel des Agenten ist es, durch Ausprobieren (Exploration) und Lernen (Exploitation) eine Strategie zu entwickeln, die seine kumulierte Belohnung maximiert. **Beispiel:** Ein Agent soll lernen, ein Labyrinth zu durchqueren. - Für jeden Schritt bekommt er -0,1 (um zu vermeiden, dass er endlos herumläuft). - Für das Erreichen des Ziels bekommt er +10. - Für das Laufen gegen eine Wand bekommt er -1. Der Agent probiert verschiedene Wege aus und lernt mit der Zeit, welche Aktionen ihn schneller und effizienter zum Ziel führen, weil diese mit höheren Belohnungen verbunden sind. **Zusammengefasst:** Belohnungen und Bestrafungen im RL sind numerische Rückmeldungen, die dem Agenten helfen, durch Versuch und Irrtum optimale Verhaltensweisen zu erlernen.

Accepted Answer

Bei selbstlernenden Robotern, insbesondere im Bereich des Reinforcement Learnings (bestärkendes Lernen), sind "Belohnung" und "Bestrafung" abstrakte Begriffe und beziehen sich... [mehr]

Accepted Answer

Bei selbstlernenden Robotern, insbesondere im Bereich des Reinforcement Learnings (bestärkendes Lernen), sind "Belohnung" und "Bestrafung" abstrakte Begriffe und beziehen sich nicht auf physische Maßnahmen, sondern auf mathematische Werte, die das Verhalten des Roboters steuern. **Belohnung:** Eine Belohnung ist ein positiver Wert (z. B. +1, +10), den der Roboter erhält, wenn er eine gewünschte Aktion ausführt oder ein Ziel erreicht. Das Ziel ist es, den Roboter dazu zu bringen, Handlungen zu bevorzugen, die zu höheren Belohnungen führen. **Bestrafung:** Eine Bestrafung ist ein negativer Wert (z. B. -1, -10), den der Roboter erhält, wenn er eine unerwünschte Aktion ausführt oder ein Ziel verfehlt. Dadurch lernt der Roboter, solche Handlungen zu vermeiden. **Beispiele:** - Ein Roboter, der einen Ball ins Tor schießen soll, bekommt eine Belohnung, wenn er trifft, und eine Bestrafung, wenn er daneben schießt. - Ein Staubsaugerroboter erhält eine Belohnung, wenn er Schmutz aufsaugt, und eine Bestrafung, wenn er gegen ein Hindernis fährt. **Technisch umgesetzt wird das so:** Der Roboter erhält nach jeder Aktion eine sogenannte "Reward"-Zahl vom System. Diese Zahl beeinflusst, wie der Roboter seine zukünftigen Entscheidungen trifft. Es handelt sich also um eine Rückmeldung in Form von Zahlenwerten, nicht um physische Reize. Mehr zum Thema findest du z. B. bei [DeepLizard: Reinforcement Learning Explained](https://deeplizard.com/learn/video/HGeI30uATws) (englisch).