Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a részben megfigyelhető Markov-döntési folyamat (POMDP)?
- A Techopedia magyarázza a részben megfigyelhető Markov-döntési folyamatot (POMDP)
Meghatározás - Mit jelent a részben megfigyelhető Markov-döntési folyamat (POMDP)?
A részben megfigyelhető Markov-döntési folyamat (POMPD) egy Markov-döntési folyamat, amelyben az ügynök nem képes közvetlenül megfigyelni a modell mögöttes állapotait. A Markov döntési folyamat (MDP) egy matematikai keretrendszer a döntések modellezésére, amely megmutatja egy rendszert egy sor állammal, és intézkedéseket biztosít a döntéshozónak ezen államok alapján.
A POMPD arra a koncepcióra épül, hogy megmutassa, hogy egy rendszer hogyan képes kezelni a korlátozott megfigyelés kihívásait.
A Techopedia magyarázza a részben megfigyelhető Markov-döntési folyamatot (POMDP)
A részben megfigyelhető Markov-döntési folyamatban, mivel a mögöttes állapotok nem átláthatók az ügynök számára, hasznos a „hitállapotnak” nevezett koncepció. A meggyőződés módja nyújt lehetőséget a modellben rejlő kétértelműség kezelésére.
A POMPD hasznos a megerősítő tanulásban, ahol egy rendszer átjuthat az MPD vagy a POMPD modellen, felhasználva azt, amelyről ismert, hogy világosabb képet alkot a valószínűségi eredményekről.
