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
