「ガウス政策」とはどういう意味ですか？
目次
ガウス政策は、強化学習でエージェントが現在の状況に基づいてどの行動を取るか決めるための戦略の一種だよ。この政策は正規分布に基づいていて、平均値周辺にデータが集まるのを表現する一般的な方法なんだ。
どう働くの？
簡単に言うと、エージェントが行動を選ぶ必要があるとき、ガウス政策を使って可能な行動の範囲を生成するんだ。それぞれの行動には選ばれる可能性があって、いい結果を得やすい行動を選びながらも、ある程度のランダム性を残すのがポイント。
なんでガウス政策を使うの？
ガウス政策は比較的扱いやすいから人気なんだ。新しい行動を探るのと、既知の良い行動を活用するののバランスが良いから、時間をかけて試行錯誤で学ぶタイプのタスクに効果的なんだよ。
ガウス政策の代替案
ガウス政策は便利だけど、特定の状況ではより効果的な重い尾の政策みたいな他の政策もあるよ。この代替案は、潜在的な結果の幅広い範囲を扱えるし、特定のシナリオでより良いパフォーマンスを引き出す可能性があるんだ。