REINFORCE 方策勾配法 【E資格対策】

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最新のシラバスにはないんですが、知っておいていいと思います。

REINFORCEとは

REINFORCE(REward Increment = Nonnegative Factor × Offset Reinforcement × Characteristic Eligibility)は、強化学習における方策勾配法の一つで、方策を更新するための基本的なアルゴリズムです。REINFORCEは、報酬を最大化するような方策を学習するために使用されます。

REINFORCEの基本的なアイデアは、報酬の期待値を最大化するような方策を見つけることです。具体的には、以下の手順でREINFORCEが行われます:

  1. 方策のパラメータ化:
    方策をパラメータで表現します。一般的に、ニューラルネットワークの重みやバイアスとして方策をパラメータ化します。
  2. エピソードの実行:
    現在のパラメータ化された方策を使用して、エピソード(試行)を実行し、各ステップでの状態、行動、報酬を収集します。
  3. 方策の勾配計算:
    収集したエピソードの情報をもとに、方策の勾配(傾き)を計算します。具体的には、各ステップでの行動確率(方策の出力)に対する報酬の期待値と、その行動確率の勾配を掛けた値を計算します。
  4. 方策の更新:
    計算した方策の勾配に学習率を掛けた量だけ、方策のパラメータを更新します。この更新により、報酬を最大化するような方策の変更が進行します。

REINFORCEは、方策のパラメータを微小な量ずつ更新することで、報酬を最大化するような方策を学習します。しかし、REINFORCEはサンプリングによる不安定性や勾配の分散などの課題があり、効率的な学習が難しい場合もあります。そのため、より安定した学習を実現するために、改良されたアルゴリズムや手法が提案されています。

REINFORCEの工夫

  1. 行動価値関数の近似:
    REINFORCEでは、各ステップでの行動確率に基づいて方策を更新しますが、サンプリングによる不安定性や勾配の分散が問題となることがあります。行動価値関数(Action-Value Function)の近似を導入することで、これらの課題を軽減することができます。 行動価値関数は、各状態での行動の価値を評価する関数であり、方策の更新においてベースラインとして使用されます。具体的には、報酬の期待値から行動価値関数の予測値を差し引いた「アドバンテージ」を利用して、方策の勾配を計算します。これにより、方策の更新がより安定し、学習が速く進行する可能性があります。
  2. ベースラインによる勾配推定精度の向上:
    ベースラインは、期待される報酬や行動価値の予測値を提供する関数です。ベースラインを導入することで、方策勾配法の勾配推定の精度を向上させることができます。これにより、方策の更新が安定し、収束が速くなる可能性があります。 ベースラインは、例えば状態の価値や平均報酬などを利用して計算することができます。ベースラインは方策の勾配の分散を減少させ、方策の学習がより効率的に行われるようにサポートします。

これらの工夫により、REINFORCEの学習の安定性と効率性が向上する可能性があります。行動価値関数の近似やベースラインの選択は、具体的な問題や状況に応じて調整されることが一般的です。また、これらの工夫はREINFORCEの拡張や派生アルゴリズムにも応用されることがあります。

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