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Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch
book

Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

by Maxim Lapan
June 2020
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
768 pages
22h 23m
German
mitp Verlag
Content preview from Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

Kapitel 20: Blackbox-Optimierung beim Reinforcement Learning

In diesem Kapitel wechseln wir ein weiteres Mal die Perspektive auf das Training beim Reinforcement Learning (RL) und werden uns mit zwei sogenannten Blackbox-Optimierungen befassen:

  • Evolutionsstrategien

  • Genetische Algorithmen

Diese Verfahren sind schon mindestens ein Jahrzehnt alt, aber in jüngster Zeit wurden Studien durchgeführt, die gezeigt haben, dass sie sich auf umfangreiche RL-Aufgaben anwenden lassen und dass sie der Wertiteration und den Policy-Gradienten-Verfahren ebenbürtig sind.

20.1  Blackbox-Verfahren

Zunächst einmal erörtere ich die gesamte Gruppe von Verfahren und wie sie sich von dem unterscheiden, was Sie bislang kennengelernt haben. Blackbox-Optimierungsverfahren ...

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