Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)?
- Techopedia erklärt den partiell beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess (POMDP)
Definition - Was bedeutet Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)?
Ein teilweise beobachtbarer Markov-Entscheidungsprozess (POMPD) ist ein Markov-Entscheidungsprozess, bei dem der Agent die zugrunde liegenden Zustände im Modell nicht direkt beobachten kann. Der Markov-Entscheidungsprozess (Markov Decision Process, MDP) ist ein mathematischer Rahmen zur Modellierung von Entscheidungen, die ein System mit einer Reihe von Zuständen darstellen, und zur Bereitstellung von Maßnahmen für den Entscheidungsträger auf der Grundlage dieser Zustände.
Die POMPD baut auf diesem Konzept auf, um zu zeigen, wie ein System die Herausforderungen der eingeschränkten Beobachtung bewältigen kann.
Techopedia erklärt den partiell beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess (POMDP)
In dem teilweise beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess ist ein Konzept, das als "Glaubenszustand" bezeichnet wird, hilfreich, da die zugrunde liegenden Zustände für den Agenten nicht transparent sind. Der Glaubenszustand bietet eine Möglichkeit, mit der dem Modell inhärenten Mehrdeutigkeit umzugehen.
Die POMPD ist hilfreich beim Lernen, bei dem ein System das MPD- oder POMPD-Modell durchgehen kann, wobei bekanntermaßen ein klareres Bild der Wahrscheinlichkeitsergebnisse erstellt wird.
