#Reinforcement Learning

Bestärkendes Lernen September 4, 2026

Einführung in das Multi-Agent Reinforcement Learning – Optimierung in einer Welt, in der auch die Gegenseite lernt

Wenn mehrere Agenten gleichzeitig lernen, ist ein Einzelagenten-MDP nicht mehr anwendbar. Dieser Artikel behandelt Nichtstationarität, kooperative/kompetitive/gemischte Umgebungen, CTDE, das Kreditvergabeproblem sowie MADDPG und QMIX anhand von Gleichungen und Diagrammen.

Fundamentals · 8 Min. Lesezeit Bestärkendes Lernen September 4, 2026

Einführung in das Belohnungsdesign – Warum die Frage „Was soll maximiert werden?“ der schwierigste Teil des RL ist

Bei Implementierungen von Reinforcement Learning bestimmt die Gestaltung der Belohnungsfunktion häufiger das Ergebnis als der Algorithmus selbst. Dieser Artikel behandelt spärliche vs. dichte Belohnungsstrukturen, die Policy-Invarianz von potenzialbasierter Belohnungsgestaltung, reale Fälle von Reward Hacking, inverses Reinforcement Learning und Constrained Reinforcement Learning.

Fundamentals · 9 Min. Lesezeit Technologietrends September 4, 2026

Technologietrends bei Weltmodellen

„Ein ‚Weltmodell‘ lernt die Dynamik einer Umgebung und simuliert die Zukunft in seinem eigenen Kopf. Von Ha & Schmidhubers VAE+RNN über DreamerV3, Genie 3 und Sora bis hin zur von Yann LeCun propagierten JEPA-Architektur – dieser Beitrag beschreibt die Kluft zwischen generativen und nicht-generativen Ansätzen und die gemeinsame Grenze der physikalischen Konsistenz, auf die beide Seiten stoßen.“

Trends · 8 Min. Lesezeit Bestärkendes Lernen September 3, 2026

Einführung in das Reinforcement Learning: Imitationslernen und inverses Reinforcement Learning

Verhaltensklonierung, DAgger und inverses Reinforcement Learning nutzen Demonstrationen, wenn Belohnungen schwer zu formulieren sind. Diese Einführung behandelt Kovariatenverschiebung, Belohnungsinferenz, VLA-Verbindungen, Evaluierung, Sicherheit und Datenherkunft.

Fundamentals · 5 Min. Lesezeit Bestärkendes Lernen September 3, 2026

Grundlagen des bestärkenden Lernens – MDPs, Bellman-Gleichungen und Exploration für Roboter

Reinforcement Learning ist ein geschlossener Kreislauf, in dem ein Agent auf Basis von Beobachtungen Aktionen auswählt und verzögerte Belohnungen maximiert. Diese Einführung erklärt Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs), Wertfunktionen, Strategien, Bellman-Gleichungen, Exploration versus Exploitation, Belohnungsdesign und den Weg von der Simulation zum realen Roboter.

Fundamentals · 6 Min. Lesezeit Bestärkendes Lernen September 3, 2026

Modellbasiertes Reinforcement Learning und Sim-to-Real

Weltmodelle, Vorhersagefehler, MPC, Domänenrandomisierung, Systemidentifikation und Sicherheitsüberwachung für reale Maschinen.

Fundamentals · 4 Min. Lesezeit Technologietrends August 20, 2026

Technologische Trends in der Navigation

Von der klassischen Pipeline aus Karten, Kostenkarten und Pfadplanung über durchgängige Ansätze mittels Reinforcement Learning bis hin zu auf Bild-Sprach-Modellen basierenden Basismodellen: Eine Bestandsaufnahme des aktuellen Stands der autonomen mobilen Roboternavigation.

Trends · 7 Min. Lesezeit