Reinforcement Learning: Psychologische und neurobiologische Aspekte
| dc.contributor.author | Tokic, Michel | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-08T09:16:41Z | |
| dc.date.available | 2018-01-08T09:16:41Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | Mathematische Modelle von neurobiologisch und psychologisch inspirierten Lernparadigmen gelten als Schlüsseltechnologie für Problemstellungen, die anhand klassischer Programmierung schwer zu lösen sind. Reinforcement Learning ist in diesem Zusammenhang eines dieser Paradigmen, welches mittlerweile recht erfolgreich in der Praxis eingesetzt wird (u. a. in der Robotik), um Verhalten durch Versuch und Irrtum zu erlernen. In diesem Artikel möchte ich etwas näher auf die in Zusammenhang stehenden neurobiologischen und psychologischen Aspekte eingehen, welche das Vorbild einer Vielzahl mathematischer Modelle sind. Gesamtheitlich betrachtet ist Reinforcement Learning nicht ausschließlich für Lernen im Gehirn von Menschen und Tieren verantwortlich. Stattdessen findet ein großartiges Zusammenspiel mehrerer Paradigmen aus unterschiedlichen Hirnarealen statt, bei welchem auch Supervised- und Unsupervised Learning beteiligt sind. | |
| dc.identifier.pissn | 1610-1987 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11358 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 27, No. 3 | |
| dc.relation.ispartofseries | KI - Künstliche Intelligenz | |
| dc.subject | Lernen | |
| dc.subject | Neurobiologie | |
| dc.subject | Psychologie | |
| dc.title | Reinforcement Learning: Psychologische und neurobiologische Aspekte | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 219 | |
| gi.citation.startPage | 213 |