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強化学習をベイズ的に解釈をすることは可能なのでしょうか? 既にそのような研究などがあるのか気になりました。 | mond
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強化学習をベイズ的に解釈をすることは可能なのでしょうか? 既にそのような研究などがあるのか気になりました。 | mond
強化学習をベイズ的に解釈をすることは可能なのでしょうか? 既にそのような研究などがあるのか気になり... 強化学習をベイズ的に解釈をすることは可能なのでしょうか? 既にそのような研究などがあるのか気になりました。 はい、強化学習をベイズ的に解釈することは可能です。簡単にいうと、強化学習における最適制御やプランニングといったアルゴリズムのほとんどは、ベイズでいうところの確率モデル上での推論(条件付き確率)の計算として統一的に整理することが可能です。 強化学習を確率モデル上の推論と考えることで、従来のアルゴリズムの多くが統一的に解釈し直されます。これによって、計算の観点で言えば、例えばベイズ統計におけるMCMCや変分推論法といった効率的なアルゴリズムを強化学習に取り入れることができるようになります。モデルの観点でいえば、POMDPを含む様々な仮定をベイズモデリングの枠組みに則って柔軟に設定することができます。また、多くの場合トレードオフとして片付けられているexplorationとexploita