Liste die Bestandteile eines Verstärkungslernsystems auf, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt.
Ein Verstärkungslernsystem, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt, besteht typischerweise aus den folgenden Komponenten:

1. Umgebung: Die Atari-Spielumgebung, die den Spielbildschirm, die Spielsteuerung und die Spielregeln umfasst.

2. Agent: Der Verstärkungslern-Agent, der mit der Spielumgebung interagiert. Der Agent trifft Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Zustand des Spiels und der Belohnung, die er von der Umgebung erhält.

3. Zustandsdarstellung: Die Zustandsdarstellung ist eine Möglichkeit, den aktuellen Zustand des Spiels zu kodieren. Dies können die rohen Pixel des Spielbildschirms oder eine abstraktere Darstellung des Spielzustands sein.

4. Aktionsauswahl: Die Aktionsauswahlrichtlinie bestimmt, welche Aktion der Agent basierend auf dem aktuellen Zustand des Spiels wählt. Diese Richtlinie kann deterministisch oder stochastisch sein.

5. Belohnungsfunktion: Die Belohnungsfunktion liefert dem Agenten Feedback zu seiner Leistung. Bei Atari-Spielen ist die Belohnungsfunktion in der Regel der vom Agenten im Spiel erreichte Punktestand.

6. Wertefunktion: Die Wertefunktion schätzt die erwarteten zukünftigen Belohnungen, die der Agent durch das Ausführen einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand erreichen kann.

7. Richtlinienoptimierung: Der Richtlinienoptimierungsalgorithmus aktualisiert die Richtlinie des Agenten, um die erwartete kumulative Belohnung zu maximieren. Dies wird in der Regel mit einer Variante des stochastischen Gradientenabstiegs durchgeführt.

8. Speicherpuffer: Ein Wiederholungspuffer wird verwendet, um die Erfahrungen des Agenten zu speichern. Dies wird verwendet, um während des Trainings zufällige Chargen von Erfahrungen auszuwählen, um die Korrelationen zwischen den Erfahrungen zu reduzieren.

9. Neuronales Netzwerk: Das neuronale Netzwerk wird verwendet, um die Wertefunktion und die Richtlinie anzunähern. Das neuronale Netzwerk nimmt die Zustandsdarstellung als Eingabe entgegen und gibt die geschätzte Wertefunktion und Richtlinie aus.

10. Trainingsalgorithmus: Der Trainingsalgorithmus kombiniert alle oben genannten Komponenten, um den Agenten darin zu trainieren, das Spiel zu lernen. Der beliebteste Trainingsalgorithmus, der für Atari-Spiele verwendet wird, ist Deep Q-Network (DQN).