Was bedeutet "Kumulative Belohnungen"?

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Kumulative Belohnungen sind die gesamten Punkte oder Vorteile, die ein Agent über die Zeit erhält, während er versucht, eine Aufgabe zu erledigen oder ein Ziel zu erreichen. Im Kontext von Lernsystemen, wie Robotern oder Computerprogrammen, treffen diese Agenten Entscheidungen basierend auf dem, was sie aus vergangenen Erfahrungen gelernt haben.

Wenn ein Agent in einer Umgebung Aktionen ausführt, verdient er Belohnungen, die widerspiegeln, wie gut er abschneidet. Mit der Zeit summieren sich diese Belohnungen. Die Hauptidee ist, dass je mehr Belohnungen ein Agent sammelt, desto besser er darin wird, seine Aufgaben zu erledigen.

In vielen Lernszenarien lernt der Agent, Aktionen auszuwählen, die zu den höchsten kumulierten Belohnungen führen, was bedeutet, dass er darauf abzielt, über die Zeit die besten Entscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz hilft dem Agenten, seine Leistung zu verbessern, da er sowohl aus guten als auch aus schlechten Erfahrungen lernt, um in Zukunft klügere Entscheidungen zu treffen.