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価値関数の最適化対方策の最適化 強化学習において、最適な動作を求めるための2つの主要なアプローチとして、価値関数の最適化と方策の最適化があります。価値関数の最適化は、状態の価値を推定することに焦点を当て、それにもとづいて最適な動作を選択します。一方、方策の最適化は、直接的に動作の確率分布を最適化します。 価値関数の最適化の利点は、明示的な方策を表す必要がなく、連続的な状態空間でも容易に適用できる柔軟性にあります。しかし、価値関数を正確に推定することは困難な場合があり、高次元状態空間では計算コストが高くなります。 方策の最適化は、方策を明示的に表現するため、低次元の離散的な状態空間で効率的です。また、特定の方策パラメータに対して勾配を直接求めることができ、効率的な最適化が可能です。ただし、連続的な状態空間では方策をパラメータ化する必要があり、適切な方策形式の選択が重要になります。