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Belohnungs-Shaping
Modifizierung der Belohnungsfunktion, um dichtere, informativere Lernsignale bereitzustellen, ohne die optimale Kontrolpolitik zu ändern. Zum Beispiel das Hinzufügen einer potentialgestützten Shaping-Belohnung, die Teilguthaben für das Näher-Kommen zum Ziel vergibt. Belohnungs-Shaping beschleunigt das RL-Training in spärlich-Belohnungs-Umgebungen dramatisch, erfordert aber Sorgfalt, um unbeabsichtigte lokale Optima zu vermeiden.