「ノイズ注入」とはどういう意味ですか？

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ノイズ注入は、学習エージェントが異なる環境でのパフォーマンスを向上させるためのテクニックだよ。エージェントが意思決定をするためにトレーニングされるとき、環境の変化を説明する特定の確率に頼ることが多いんだけど、実際の状況ではこれらの確率が間違っていたり不確かだったりすることがあるんだ。

トレーニング環境の遷移ルールにノイズ、つまりランダムな変動を加えることで、その環境の新しいバージョンを作れるんだ。この新しいバージョンは、エージェントがちょっとした変化にどれだけ適応できるか、そしてより良い意思決定ができるかをテストするのに役立つんだよ。このプロセスは$\delta$-環境を作るって呼ばれてる。

面白いことに、ノイズのある少し違う環境でエージェントをトレーニングすると、元の設定よりも良い結果が出ることもあるんだ。この直感に反する発見は、さまざまな条件にさらされることで、エージェントの一般化能力や予期しない状況への対処能力が向上することを示しているんだ。

全体として、ノイズ注入はより強固なトレーニングプロセスを可能にして、エージェントがさまざまなシナリオでフレキシブルで効果的な意思決定タスクをこなせるようにするんだよ。