強化学習の定義、分類、アルゴリズムの枠組み

強化学習 (RL) は、教師あり学習と教師なし学習の間の機械学習アルゴリズムです。試行錯誤と学習を通じて問題を解決します。トレーニング中、強化学習では一連の決定が行われ、実行されたアクションに基づいて報酬または罰が与えられます。目標は、報酬総額を最大化することです。強化学習には自律的に学習して適応する能力があり、動的な環境で最適化された意思決定を行うことができます。従来の教師あり学習と比較して、強化学習は明確なラベルのない問題により適しており、長期的な意思決定の問題で良好な結果を達成できます。

強化学習の中核は、エージェントが実行したアクションに基づいて行動を強制することであり、エージェントは全体的な目標に対するアクションのプラスの影響に基づいて報酬を受け取ります。

#強化学習アルゴリズムには、主に 2 つのタイプがあります:

#モデルベース学習アルゴリズムとモデルフリー学習アルゴリズム

モデルベースのアルゴリズム

モデルベースのアルゴリズムは、遷移関数と報酬関数を使用して最適なポリシーを推定します。モデルベースの強化学習では、エージェントは環境のモデル、つまり、ある状態から別の状態に移行するために実行する必要があるアクション、それに付随する確率、および対応する報酬にアクセスできます。これらにより、強化学習エージェントは事前に考えて計画を立てることができます。

モデルフリー アルゴリズム

モデルフリー アルゴリズムは、環境のダイナミクスの理解が非常に限られている場合に最適な戦略を見つけます。最適なポリシーを判断するための移行やインセンティブはありません。最適なポリシーは経験的に直接推定されます。つまり、報酬関数のヒントなしで、エージェントと環境の間の相互作用のみが推定されます。

モデルフリーの強化学習は、モデルフリーのアルゴリズムが他の手法よりも優れている自動運転車など、不完全な環境情報を含むシナリオに適用する必要があります。

#強化学習で最も一般的に使用されるアルゴリズム フレームワーク

マルコフ決定プロセス (MDP)

Markov Decision Process は、逐次的な意思決定を形式化する方法を提供する強化学習アルゴリズムです。この形式化は、強化学習が解決する問題の基礎となります。マルコフ意思決定プロセス (MDP) に関与するコンポーネントは、環境と対話するエージェントと呼ばれる意思決定者です。

各タイムスタンプで、エージェントは環境の状態の何らかの表現を取得します。この表現が与えられると、エージェントは実行するアクションを選択します。その後、環境は何らかの新しい状態に移行し、エージェントは以前のアクションに対して報酬を受け取ります。マルコフ決定プロセスについて注意すべき重要な点は、それが目先の報酬を気にするのではなく、むしろ軌道全体にわたって総報酬を最大化することを目指すということです。

ベルマン方程式

ベルマン方程式は、決定論的環境に特に適した強化学習アルゴリズムの一種です。特定の状態の値は、エージェントがその状態で実行できる最大アクションによって決まります。エージェントの目的は、価値を最大化するアクションを選択することです。

したがって、州内で最も優れたアクションの報酬を増やし、時間の経過とともに報酬を減らす割引係数を追加する必要があります。エージェントがアクションを実行するたびに、次の状態に戻ります。

複数のタイム ステップを合計する代わりに、この方程式を使用すると値関数の計算が簡略化され、複雑な問題をより小さな再帰的な部分問題に分解することで最適な解を見つけることができます。解決。

Q-Learning

Q-Learning は、現在の状態とエージェントの特性を考慮して、可能な限り最善の戦略に基づいて価値関数と品質を組み合わせます。将来の期待値は、Q として状態とアクションのペアに割り当てられます。エージェントがこの Q 関数を学習すると、特定の状態で最高の品質を生み出す最善のアクションを探します。

最適な Q 関数を通じて、強化学習アルゴリズムを適用して各状態の値を最大化するアクションを見つけることにより、最適な戦略を決定できます。

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