에피소드 수를 늘리면 몬테카를로 제어에서 Q 값 추정의 정확도가 향상될 수 있습니까?

1. 탐사 및 활용 트레이드오프:
- 더 많은 에피소드를 통해 에이전트는 환경을 더 많이 탐색하고 새로운 상태와 행동을 발견할 수 있습니다. 이는 가치함수를 보다 정확하게 추정하는 데 도움이 됩니다.
- 에이전트가 더 많이 탐색할수록 엡실론 탐욕 정책은 점차적으로 착취 쪽으로 이동하여 에이전트가 현재 지식을 기반으로 정책을 개선할 수 있습니다.

2. Q-값의 수렴:
- 에피소드가 많아질수록 Q-값 추정치는 받은 보상을 기반으로 반복적으로 업데이트되므로 더욱 정확해집니다.
- 예시에서 볼 수 있듯이 Q 값은 에피소드 수가 증가함에 따라 최적의 값으로 수렴됩니다.

3. 정확한 Q-값 전송:
- 최종 Q-값은 추정치가 아닌 실제 보상 데이터로 업데이트되므로 더욱 정확해집니다.
- 이러한 정확한 최종 Q 값은 "트리클백"하여 에피소드 초반에 Q 값을 업데이트하여 정확도도 향상시킵니다.

4. 편향 및 분산 감소:
- 검색 결과에 따르면 에피소드 수를 늘리면 Q값 추정의 편향과 분산이 줄어들어 보다 안정적이고 정확한 정책이 가능하다고 나와 있습니다.

5. 익숙함과 불확실성:
- 검색 결과에서 논의된 AEQ(Adaptive Estimation Q-learning) 알고리즘은 친숙도 개념을 사용하여 새로운 경험에 대한 가중치를 줄여 Q 값 추정의 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하면, 검색 결과는 Monte Carlo 제어에서 에피소드 수를 늘리면 에이전트가 환경을 더 많이 탐색하고, 정책을 개선하고, 에피소드를 통해 정확한 Q-값을 다시 전파할 수 있게 함으로써 보다 정확한 Q-값 추정으로 이어질 수 있음을 나타냅니다. . 이를 통해 성능이 향상되고 최적의 정책으로 수렴될 수 있습니다.