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ノイジーネットワーク

ノイジーネットワーク

ノイジーネットワークはネットワークの重みにノイズを加えることで、広範囲の探索を実現します。

強化学習において、エージェントの行動選択においてε-greedy法がよく用いられます。これはεの確率でランダムに行動し、1-εの確率で期待値の高い行動を選択するものです。ランダムな行動によりエージェントは新しい行動を試したり、知識を更新します。しかし、これでは広い空間を探索することができません。

クイズ

強化学習モデルの一つである、ノイジーネットワークについて述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    ノイジーネットワークはネットワーク自体にノイズを加えることによって行動範囲を拡大したものです。DQNでは行動探索の拡大のためにε-greedy法を用いてアクション選択に対してノイズを加えていましたが、探索率εの設定が困難であったことなどによって探索に限界がありました。しかし、Q-network自体にノイズを加えてアクション選択に確率性を持たせることによって探索が促進されました。

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