Bölüm sayısını artırmak Monte Carlo kontrolünde Q değeri tahminlerinin doğruluğunu artırabilir mi?

1. Keşif ve Sömürü Dengesi:
- Daha fazla bölüm, temsilcinin çevreyi daha fazla keşfetmesine, yeni durumlar ve eylemler keşfetmesine olanak tanır. Bu, değer fonksiyonunun daha doğru bir tahmininin oluşturulmasına yardımcı olur.
- Temsilci daha fazlasını keşfettikçe, epsilon açgözlü politikası yavaş yavaş sömürüye doğru kayar ve temsilcinin politikayı mevcut bilgiye dayalı olarak geliştirmesine olanak tanır.

2. Q değerlerinin yakınsaması:
- Daha fazla bölümle birlikte, alınan ödüllere göre tekrarlanarak güncellendikleri için Q değeri tahminleri daha doğru hale gelir.
- Örneklerde gösterildiği gibi bölüm sayısı arttıkça Q değerleri optimum değerlere yaklaşır.

3. Doğru Q değerlerinin İletimi:
- Terminal Q değerleri, yalnızca tahminlerle değil, gerçek ödül verileriyle güncellendikçe daha doğru hale gelir.
- Bu doğru terminal Q değerleri daha sonra bölümün başlarında Q değerlerini güncellemek için "geri damlar" ve doğruluklarını da artırır.

4. Önyargı ve Farklılığın Azaltılması:
- Arama sonuçları, bölüm sayısını artırmanın Q değeri tahminlerindeki yanlılığı ve varyansı azaltabileceğini ve bunun daha istikrarlı ve doğru politikalara yol açabileceğini belirtiyor.

5. Aşinalık ve Belirsizlik:
- Arama sonuçlarında tartışılan Uyarlanabilir Tahmin Q-öğrenme (AEQ) algoritması, yeni deneyimlere daha az ağırlık vermek için aşinalık kavramını kullanır ve bu, Q değeri tahminlerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Özetle, arama sonuçları, Monte Carlo kontrolündeki epizodların sayısını arttırmanın, aracının çevreyi daha fazla keşfetmesine, politikayı hassaslaştırmasına ve epizod boyunca doğru Q değerlerini yaymasına olanak tanıyarak daha doğru Q-değeri tahminlerine yol açabileceğini göstermektedir. . Bu, daha iyi performansa ve optimal politikaya yakınsamaya yol açabilir.