Verstärkendes Lernen – Algorithmen: Ein umfassender Leitfaden

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Algorithmen des verstärkenden Lernens, beginnend mit grundlegender Wert- und Policy-Iteration, gefolgt von Monte-Carlo-Methoden, Temporal Difference Learning, wertbasierten Methoden und Policy-Gradient-Methoden. Er behandelt fortgeschrittene Algorithmen wie Deep Q-Networks (DQN), TRPO und PPO. Der Artikel verwendet einen Problem-Lösungs-Ansatz und erklärt systematisch die Kernideen und Verbesserungen verschiedener Algorithmen, was ihn zu einer wertvollen Referenz für das Gebiet des verstärkenden Lernens macht.