エピソード数を増やすと、モンテカルロ制御における Q 値推定の精度が向上する可能性があります

1. 探索と悪用のトレードオフ:
- エピソードが増えると、エージェントは環境をさらに探索し、新しい状態やアクションを発見できるようになります。これは、価値関数のより正確な推定を構築するのに役立ちます。
- エージェントがさらに探索するにつれて、epsilon-greedy ポリシーは徐々に悪用に移行し、エージェントが現在の知識に基づいてポリシーを改良できるようになります。

2. Q 値の収束:
- エピソードが増えると、受け取った報酬に基づいて Q 値の推定値が繰り返し更新されるため、より正確になります。
- 例に示すように、Q 値はエピソード数が増加するにつれて最適な値に収束します。

3. 正確な Q 値の送信:
- ターミナル Q 値は、単なる推定値ではなく実際の報酬データで更新されるため、より正確になります。
- これらの正確な最終 Q 値は、エピソードの早い段階で Q 値を更新するために「トリクルバック」し、精度も向上します。

4. バイアスと分散の削減:
- 検索結果には、エピソード数を増やすと Q 値の推定値の偏りや分散が減少し、より安定した正確なポリシーが得られることが記載されています。

5. 慣れと不確実性:
- 検索結果で説明されている適応推定 Q ラーニング (AEQ) アルゴリズムは、親しみやすさの概念を使用して、新しいエクスペリエンスの重要性を低くし、Q 値推定の精度を向上させるのに役立ちます。

要約すると、検索結果は、モンテカルロ制御でエピソードの数を増やすと、エージェントが環境をさらに探索し、ポリシーを調整し、エピソード全体に正確な Q 値を伝播できるようになり、より正確な Q 値の推定につながる可能性があることを示しています。 。これにより、パフォーマンスが向上し、最適なポリシーに収束する可能性があります。