「エントロピー正則化」とはどういう意味ですか？
目次
エントロピー正則化は、制御や意思決定のタスクで使われる手法で、特に機械学習や強化学習の分野で活躍してる。主な目的は、決定を下すときに探索を促すことだよ。
仕組み
簡単に言うと、エントロピーはシステム内の不確実性やランダム性のレベルを測るもの。エントロピー正則化を使うことで、モデルは狭い選択肢にとどまらず、より幅広いアクションを考えるようになる。これによって、悪い解決策にハマるのを避けられて、より良い選択肢の発見を促進するんだ。
重要性
このテクニックは、新しいことを試す（探索）と効率的でいること（利用）のバランスを取るのに役立つから価値がある。現実の多くの問題では、ベストな解決策を見つけるためにはいろいろなアプローチを試す必要があって、エントロピー正則化はシステムが柔軟で適応可能であることを確保する手助けをする。
応用
エントロピー正則化は、ソフトアクタークリティックのようなアルゴリズムでよく使われる。このアルゴリズムはさまざまな戦略を考慮できる能力があるから、不確実な環境でも強さを発揮できる。エントロピーを取り入れることで、意思決定を改善して、複雑なタスクでより良い結果を出せるんだ。