Zusammenfassung
Kapitel 16 zeigt, wie komplexe Lernaufgaben in diskrete Schritte zerlegt und dadurch vereinfacht werden können. Als Beispiel wird das Erlernen einer sich zufällig und sprunghaft ändernden Störgrösse betrachtet. Solche Störungen sind mit den in Kapitel 15 eingeführten multiplen Modellen zwar beherrschbar, es bleibt jedoch ein Regelfehler, da ein Sprung erst erkannt werden muss. Mit Hilfe sogenannter lernender Automaten können wahrscheinliche Sprünge vorhergesagt werden und so der verbleibende Fehler reduziert werden. Wesentlich für das Verfahren ist, dass alle Entwurfsschritte im Wahrscheinlichkeitsraum (nicht im Zustandsraum) erfolgen.
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Kotyczka, P., Feiler, M. (2017). Lernende Automaten. In: Intelligente Verfahren. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55327-5_16
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Online ISBN: 978-3-662-55327-5
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