「累積報酬」とはどういう意味ですか？

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累積報酬は、エージェントがタスクを完了したり目標に到達しようとしている間に受け取る合計ポイントや利益のことだよ。ロボットやコンピュータープログラムみたいな学習システムの文脈では、これらのエージェントは過去の経験から学んだことに基づいて決定を下すんだ。

エージェントが環境の中で行動を起こすと、どれだけうまくいっているかを反映した報酬を得るんだ。時間が経つにつれて、これらの報酬が積み上がっていく。要するに、エージェントが集める報酬が多ければ多いほど、タスクをうまくこなしているってことになる。

多くの学習シナリオでは、エージェントは最高の累積報酬を得るための行動を選ぶことを学ぶから、時間をかけてベストな選択をしようとするんだ。このアプローチは、エージェントが良い経験と悪い経験の両方から学び、将来より賢い決定を下すためにパフォーマンスを改善するのに役立つんだ。