Définition - Que signifie le processus de décision de Markov partiellement observable (POMDP)?
Un processus de décision de Markov partiellement observable (POMPD) est un processus de décision de Markov dans lequel l'agent ne peut pas observer directement les états sous-jacents dans le modèle. Le processus de décision de Markov (MDP) est un cadre mathématique pour modéliser des décisions montrant un système avec une série d'états et fournissant des actions au décideur basées sur ces états.
Le POMPD s'appuie sur ce concept pour montrer comment un système peut relever les défis d'une observation limitée.
Definir Tech explique le processus de décision de Markov partiellement observable (POMDP)
Dans le processus de décision de Markov partiellement observable, parce que les états sous-jacents ne sont pas transparents pour l'agent, un concept appelé «état de croyance» est utile. L'état de croyance fournit un moyen de gérer l'ambiguïté inhérente au modèle.
Le POMPD est utile dans l'apprentissage par renforcement où un système peut passer en revue le modèle MPD ou POMPD en utilisant ce qui est connu pour construire une image plus claire des résultats probabilistes.