Multimodale Verstärkungslernverfahren (Multimodal Reinforcement Learning)
Multimodale Verstärkungslernverfahren trainieren Agenten darin, sequentielle Entscheidungen zu treffen, indem sie mehrere Eingangsmodalitäten – wie Rohpixel, Sprachbefehle, Audio und propriozeptive Sensoren – gleichzeitig wahrnehmen und integrieren. Anstatt auf einem einzelnen Datenstrom zu agieren, fusioniert der Agent heterogene Signale zu einer einheitlichen Zustandsrepräsentation und lernt eine Strategie (Policy) durch Rückmeldung von Umweltbelohnungen.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Reinforcement Learning (Multi-Sensory RL Agent Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-reinforcement-learning
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