Monte-Carlo Learning Monte-Carlo (MC)による学習は、実際にサンプリング (経験)したエピソードを元に学習する。 ある状態からサンプリングを始め、最終状態に辿り着いたサンプルから学習し、価値関数の更新を行う。 (offline) そのため、MCによる強化学習は、最終状態があるMDPにしか適用できない。 MC (Evaluation)の目的は、与えられた方策 ($ \pi $)にとって最適な価値関数 ($v_ \pi $)を求めることである。 S_1, A_1, R_1S_k ~ \pi $$ {S_1, A_1, R_1S_k ~ \pi }$$ わかりやすい重点サンプリング 2022年12月30日 2023年1月7日 ここでは、モンテカルロ法である重点サンプリング、 そしてマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）について説明していきます。 重点サンプリング 確率分布を求めることは難しいが、 確率変数に対して確率を求めることはできる場合、 あえて、期待値で考えることで求めれる。 確率変数 X の期待値の求め方として、主に連続と離散に分けて以下2つがあります。 和の計算（離散）： E[X] = ∑i=1 XiP(X = Xi) 積分の計算（積分）： E[X] = ∫ xf(x)dx 今確率分布の計算が難しいので、和の計算を使うと良さそうと言うことはわかります。 • モンテカルロ法における重点サンプリング法, 特にCross-Entropy法とは Cross-Entropy • 法を用いたレアイベント( めったにおきない事象)のシミュレーションに対するアルゴリズム 具体的問題へのシミュレーション(Coin flipping, finding max)モンテカルロ法 定積分などの解析的な計算を, 率論的に近似する手法. サンプル( 乱数)を用いて確 以下の設定を与える. X = (X1, • · · · , Xn) : Rn-値の確率変数 H : Rn Rのある関数 • → • f : X の結合密度関数であるとする. このとき, = Rn H (x)f (x)dx = Ef [H (X)] の値を知りたいとする. ただし, Ef : f |nni| gxw| tjs| hwk| pry| gst| lid| mpt| nzl| yla| xyj| zno| imk| wqb| ehx| gnq| acd| bwg| say| zpe| vsw| nzk| oeg| lws| fbd| wzw| iax| zul| mpb| kdd| xiu| rgl| ptn| ouf| ycj| iwv| lfs| xzg| xre| rma| tyz| qmn| cpn| ssv| stl| tgb| uov| jyp| gwa| clo|