Q値を用いて、累積報酬を増加させる方策の勾配を求めるための定理です。累積報酬の向上を目指して方策を更新できます。\theta})\)を見てみます。\theta})]\end{eqnarray}$$式中の各変数については以下のようになります。証明に関しては参考文献を参照してください。この式のおかげで、これまで学習してきたQ値を用いて累積報酬値を向上させる方向の勾配を求めることができます。単純な問題でパラメータが1つの場合、以下のような図になります。求めている勾配は赤矢印になります。(実際にはこのような簡単な問題はありません。)つまり、矢印方向に\(\theta_t\)を更新していけば、累積報酬\(J\)を最大化させる\(\theta\)を求めることができることがわかります。_t\)は以下のように更新します。_t})\end{eqnarray}$$\(\alpha\)は学習率になります。この方策勾配定理を用いて、REINFORCEアルゴリズム等の様々な方策勾配法が提案されてきました。今後はREINFORCEアルゴリズム等の紹介と実装を進めていきます。〜シンプル迷路な問題を例に〜Q学習は強化学習の代表的な手法の1つとなります。ステップサイズパラメータ今回は学習率について、お話します。強化学習では学習率をステップサイズパラメータとも言います。SARSAとQ学習の違いSARSAとQ学習の違いについて参考文献をもとにお話したいと思います。-迷路を例に-強化学習の代表的アルゴリズムであるSARSAについて紹介します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめホーム検索トップサイドバーたぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。(1)メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。