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Reinforcement learning
- 2. 特徴 – 問題の解答は指定しない（教師な し） – 他のプレイヤーの行動は考えない – 過去に成功を収めた戦略を選択する ――――― 故に最も単純な学習ルール
- 3. 強化学習 – 「全体」で多くの利得を得ようとする （累積報酬の最大化） – Erev and Roth は強化学習モデルがナッシュ 均衡よりも予測力の点で優れていることを示 す – 戦略的状況下における学習心理的仮定を モデル化する
- 4. 心理的仮定とモデルの種類 – …効果の法則 過去の成功事例は繰り返す – …練習の法則 同じ動作を繰り返すことで学習促 進 – …試行錯誤の法則 類似した選択も繰り返す – …忘却の法則 過去と比べて最近の経験を重視す る 1 変数強化学習モデル 3 変数強化学習モデル
- 5. 1 変数強化学習モデル – 全てのプレイヤーは同じ 初期強化値が設定 – 任意の純戦略が選ばれた 時、初期強化値を強化増 分関数により更新 – ある純戦略を選ぶ確率は 各純戦略に対する強化の 比として与えられる （初期強化値総和の割合） inisial propensity=qnk1=qnj1 qnjt1= qnjtR x qnjt qnkt=qnk t/ j qnjt Rx=x−xmin 可能な利得のうちの最小値
- 6. 3 変数強化学習モデル – 忘却に関するパラメータ によって強化を割引して いく – 強化増加関数に試行錯誤 に関するパラメータによ って類似の純戦略も同時 に強化する qnjt1=1−qnjt Ek j , Rx Ek j, R x= Rx1− Rx/2 0 純戦略が k の時 K に類似する戦略を選択した時 それ以外の時
- 8. TD 法 – このように、経験から直接学習することが可能で あり – 最終結果を待たずに推定値を更新することができ る – この手法を Temporal Difference 学習と呼ぶ – 代表的な学習手法として以下が挙げられるQ-learning ルールの有効性を示す Q 値を各戦略ご と逐次更新しながら決定し、それを最 大化する行動をとる学習 アクター・ クリティッ ク 学習 行動を選択するための policy を actor 、その結果を価値関数の予測 により評価する critic を区別する
- 9. 強化学習の枠組み policy( 方策 ) agent environment 現在の状況・報酬 を確認 value function ( 価値関数 ) 得られた報酬から 行動を評価 状態 行動 policy の更新 – 学習方法の最終目標は環境から与えられる 報酬を最大化するような行動に調整してい くこと
- 10. 強化学習の枠組み policy( 方策 ) agent environment 現在の状況・報酬 を確認 value function ( 価値関数 ) 得られた報酬から 行動を評価 状態 行動 policy の更新 – 学習方法の最終目標は環境から与えられる 報酬を最大化するような行動に調整してい くこと