Liste die Teile eines Verstärkungs-Lernsystems auf, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt.
Ein Verstärkungs-Learning-System, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt, besteht in der Regel aus den folgenden Komponenten: 1. Umgebung: Die Atari-Spielumgebung, die den Spielbildschirm, die Spielsteuerung und die Spielregeln umfasst. 2. Agent: Der Verstärkungs-Learning-Agent, der mit der Spielumgebung interagiert. Der Agent trifft Entscheidungen auf der Grundlage des aktuellen Zustands des Spiels und der Belohnung, die er aus der Umgebung erhält. 3. Zustandsdarstellung: Die Zustandsdarstellung ist eine Möglichkeit, den aktuellen Zustand des Spiels zu kodieren. Es könnten die rohen Pixel des Spielbildschirms oder eine abstraktere Darstellung des Spielzustands sein. 4. Aktionsauswahl: Die Handlungsauswahl bestimmt, welche Aktion der Agent angesichts des aktuellen Zustands des Spiels nimmt. 6. Wertfunktion: Die Wertfunktion schätzt die erwarteten zukünftigen Belohnungen, die der Agent erreichen kann, indem er eine bestimmte Aktion in einem bestimmten Zustand. Im Falle von Atari-Spielen gibt die Belohnungsfunktion Feedback zu deren Leistung.