Reinforcement Learning (RL) erhält ein System von Belohnungen und Bestrafungen. Reinforcement Learning ist umfassender als überwachtes oder unüberwachtes Lernen, um ein Ziel zu erreichen oder einfach nur von Anreizen und Strafen durch Umweltkontakt zu profitieren.
Bei welcher Art von Belohnungen und Bestrafungen wird Feedback gegeben?
Das erste ist bewertendes Feedback als Verstärkung, bei dem Belohnungen und Bestrafungen verwendet werden, um das Lernverh alten durch bestärkende Lernmechanismen zu formen.
Welche Arten von Belohnung und Bestrafung gibt es?
Kombinieren wir nun diese vier Begriffe: positive Verstärkung, negative Verstärkung, positive Bestrafung und negative Bestrafung (Tabelle 1). Etwas wird hinzugefügt, um die Wahrscheinlichkeit eines Verh altens zu erhöhen. Es wird etwas hinzugefügt, um die Wahrscheinlichkeit eines Verh altens zu verringern.
Welche Art des Lernens basiert auf dem Ansatz von Belohnung und Bestrafung?
Individuen lernen implizit, ohne bewusste Verarbeitung, den Belohnungs- und Bestrafungswert jedes Kontexts und jeder Aktivität kennen. Diese Prozesse des assoziativen Lernens wirken sich wiederum auf die Wahrscheinlichkeit aus, dass Personen sich wieder an solchen Aktivitäten beteiligen oder diesen Kontext suchen.
Wie beeinflussen Belohnung und Bestrafung das Lernen?
Insgesamt sahen wir nur geringe Auswirkungen der Belohnung auf das Lernen oder die Merkfähigkeit. Bestrafung hatte keinen Einfluss auf den Erh alt von Fähigkeiten, hatte aber erhebliche,aufgabenabhängige Auswirkungen auf das Lernen. In der SRTT-Bestrafung verbesserte Geschwindigkeit bei minimaler Auswirkung auf die Genauigkeit. Im Gegensatz dazu beeinträchtigte Bestrafung die Leistung bei der FTT.
