Rainbow DQN
Das Feld der künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahrzehnten bemerkenswerte Fortschritte gemacht, wobei Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung intelligenter...
TD-Fehler (Temporale Differenzfehler)
Der Temporale Differenzfehler (TD-Fehler) ist ein zentrales Konzept im Bereich des maschinellen Lernens, speziell im Rahmen des Verstärkungslernens (Reinforcement Learning). Er misst die Differenz zwischen...
Autonome Fahrzeuge
Autonome Fahrzeuge, oft auch als selbstfahrende Autos bezeichnet, repräsentieren eine revolutionäre Technologie, die das Potenzial hat, unsere Vorstellung von Mobilität grundlegend zu verändern. Sie nutzen...
Deep Reinforcement Learning (DRL)
Tiefes Verstärkungslernen (Deep Reinforcement Learning, DRL) ist ein faszinierendes Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das die Prinzipien des Verstärkungslernens (RL) mit den leistungsfähigen Modellierungskapazitäten tiefer...
Parametric ReLU (PReLU)
Die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt sich rasant weiter, mit Innovationen, die nahezu täglich neue Möglichkeiten eröffnen. Im Herzen dieser technologischen...
Leaky ReLU
In der Welt der künstlichen Intelligenz und insbesondere innerhalb der Domäne der neuronalen Netzwerke spielen Aktivierungsfunktionen eine entscheidende Rolle. Sie sind das Herzstück, das nicht-lineare...
Multi-Task-Lernen (MTL)
Das Konzept des Multi-Task-Lernens (MTL) markiert einen signifikanten Fortschritt in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Im Gegensatz zu traditionellen...
Meta-Lernen (Meta-Learning)
Meta-Lernen (Meta-Learning), oft beschrieben mit dem Prinzip "Lernen zu lernen", steht für eine revolutionäre Herangehensweise im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Im Kern zielt Meta-Lernen...
Erklärbare KI (Explainable AI, XAI)
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahrzehnten von einem Randgebiet der Informatik zu einem zentralen Bestandteil unseres alltäglichen Lebens und der globalen...
Policy Gradient (Richtlinien Gradienten)
Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) hat in den letzten Jahrzehnten eine rasante Entwicklung erlebt. Von einfachen automatisierten Systemen bis...
Zielnetzwerke (Target Networks)
In der heutigen, digital vernetzten Welt spielen Zielnetzwerke eine zentrale Rolle in der Analyse und Optimierung von Kommunikations-, Informations- und sozialen Strukturen. Zielnetzwerke, ein Begriff,...
Erfahrungswiederholung (Experience Replay)
Erfahrungswiederholung, im englischen Sprachgebrauch als "Experience Replay" bekannt, ist eine Schlüsseltechnik im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere innerhalb des Verstärkungslernens (Reinforcement Learning, RL). Diese Methode...
