ポリシーの反復と値の反復: 強化学習の主要な方法

ポリシーの反復と値の反復は、強化学習で一般的に使用される 2 つのアルゴリズムです。ポリシーの反復は、ポリシーを反復的に改善することによってエージェントのパフォーマンスを向上させます。値の反復では、状態値関数を繰り返し更新して、最適な状態値を取得します。 2 つの中心となる考え方は異なりますが、どちらも強化学習タスクの戦略を最適化する役割を果たします。

戦略の反復

戦略の反復は、安定した戦略に到達するまで、反復を通じて戦略を徐々に改善します。ポリシーの反復では、ポリシーは最初に初期化され、複数回の反復を通じて徐々に改善されます。各反復は、現在の戦略の評価と現在の戦略の改善という 2 つのステップで構成されます。現在の戦略を評価する目的は、現在の戦略の期待報酬値を計算することであり、これはモンテカルロ法または時間差分法によって達成できます。現在の戦略を改善する目的は、現在の戦略に代わるより良い戦略を見つけることであり、これは決定論的政策勾配法またはモンテカルロ政策勾配法によって達成できます。

#値の反復

値の反復とは、安定した状態値関数を実現するために、反復を通じて状態値関数を徐々に更新することです。値の反復では、最初に状態値関数を初期化する必要があり、その後関数は複数の反復を通じて徐々に更新されます。各反復は、現在の状態値関数の期待報酬値の計算と現在の状態値関数の更新という 2 つのステップで構成されます。 現在状態値関数の期待報酬値を計算する目的は、各状態の期待報酬値を決定することであり、モンテカルロ法または時間差分法によって実現できます。モンテカルロ法は複数の実際の経験をシミュレートすることによって報酬期待値を推定しますが、時間差分法は現在の推定値と次の状態の推定値の差を使用して報酬期待値を更新します。 現在の状態値関数を更新する目的は、現在の関数を置き換えるより良い状態値関数を見つけることであり、これはベルマン方程式によって達成できます。ベルマン方程式は、現在の状態の報酬と次の状態の期待される報酬を累積することによって、現在の状態の価値関数を計算します。ベルマン方程式を継続的に適用することにより、安定した状態値関数に到達するまで、状態値関数を徐々に更新することができます。 値の反復は、強化学習で最適なポリシーを見つけるための効率的な方法です。状態値関数を徐々に更新することにより、値の反復により、累積報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることができます。

ポリシーの反復と値の反復の違い

ポリシーの反復と値の反復はどちらも強化学習で一般的に使用される手法ですが、実装されています。手段と目標には明確な違いがあります。

1. 実装方法

戦略反復は、戦略を継続的に更新することで最適な戦略を見つける戦略ベースの手法です。具体的には、戦略の反復は、戦略の評価と戦略の改善という 2 つのステップで構成されます。政策評価では、現状の政策を通じて各州の価値関数を評価し、政策改善では、現状の価値関数に基づいて政策を更新し、最適な政策に近づけます。

値反復は、値関数に基づく手法であり、値関数を継続的に更新することで最適な戦略を見つけます。具体的には、値の反復では、値関数が収束するまで各状態の値関数を繰り返し更新します。その後、最終的な価値関数に基づいて最適な戦略を得ることができます。

2. 目標

戦略反復の目標は、戦略を直接最適化し、戦略を繰り返し更新し続けることで最適な戦略に近づくことです。ただし、イテレーションごとに政策の評価や政策の改善が必要となるため、計算量が多くなります。

値反復の目標は、状態値関数を最適化することで最適な戦略を取得することです。各状態の価値関数を継続的に更新することで最適値関数を近似し、この最適値関数に基づいて最適な戦略を導出します。ポリシーの反復と比較して、値の反復では必要な計算が少なくなります。

3. 収束速度

一般的に、ポリシーの反復は通常より速く最適なポリシーに収束しますが、通常、各反復ではさらに多くの計算が必要になります。値の反復では、収束するまでにさらに多くの反復が必要になる場合があります。

4. 他の手法との相互作用

値の反復は、次の点に焦点を当てているため、関数近似手法 (深層学習など) と組み合わせるのが容易です。は最適化値関数です。ポリシーの反復は、明確なモデルを使用したシナリオでより一般的に使用されます。

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