探索空間において探索されたことで更新される情報量 情報エントロピー, もしくは方策の対数尤度の期待値と考えればOK $$\displaystyle{H(\pi( \cdot | s_t)) = \sum_{a} {-\pi(a | s)\log\pi(a | s)} = E_{a\sim\pi} \left[ {-\log\pi(a | s)} \right \rbrack}$$ 引用: https://horomary.hatenablog.com/entry/2020/12/20/115439 ...

Actor-Critic型のSoft-Q学習 Soft-Q学習とは簡単に言うと, 報酬 + 方策エントロピーを目的関数に据える学習手法 SAC(Soft-Actor-Critic)の理論的背景はSoft-Q学習からきており、従来の目的関数に方策エントロピー項を加え、より多様な探索を可能にした手法です。 エントロピー項は正則化の役割 ...

単純な方策勾配方法では $$\nabla J(\theta) = \mathrm{E}_{\tau_\theta} \lbrack \sum_t G(\tau) \nabla log \pi_\theta (A_t|S_t) \rbrack$$ が使われていたが, 全ての時刻 $t$において収益 $G(\tau)$が一律に使用されているのが気がかりである 重要なのは, 時刻 $t$の行動の後の評価であるから, $\lbrack0,t)$の収益はノイズとなり得る そこで, REINFORCEでは以下のように勾配を変更する $$\nabla J(\theta) = \mathrm{E}_{\tau_\theta} \lbrack \sum_t G_t ...

DP法とMC法の中間 MCの場合, 終端までわかってないと使えなかった なので, 1ステップの状態に対してサンプリングを行い, 評価→行動 引用: ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編 ...

Q学習は推定値 $E_t$ を使って推定値 $E_{t+1}$を更新する (これをブートストラップと呼ぶ) ゆえにQ学習は不安定なのだが, NNを加えると更に不安定になりやすい DQNでは, 推定値 $E_t$ と推定値 $E_{t+1}$の相関が強くなりすぎないように「経験再生」と「ターゲットネットワーク」と呼ばれるものを導入する 経験再生 過去の状態や行動 ...

モンテカルロ法 二次グリッド上の経路探索問題なら, 状態 $s$ は $(i,j)$の各マス 方策 $\pi$に準じて $N$回行動 $a$をサンプリング 移動先の状態 $s_k$と収益 $G_t(s_k)$を記録 終端まで収益 $G_t(s_k)$を計算 最後に各状態 $s$の収益 $G_t(s_k)$の平均を取る [* 行動 $a$をサンプリングしている点に注 ...

状態: $s \in S$ 行動: $a \in A$ 方策: $\pi$ $\pi : S \rightarrow A$ と定義 累積的にデータセットを増やしながら方策を学習していく感じ 誤差が少ないらしい ...