マルコフ決定過程

マルコフ決定過程とは

状態、行動、報酬、遷移確率で意思決定問題を表す数学モデル

他の言語での表記と説明

한국어마르코프 의사결정 과정

상태, 행동, 보상, 전이 확률로 순차적 의사결정을 수학적으로 표현하는 모델

EnglishMarkov Decision Process

Mathematical framework for modeling sequential decisions through states, actions, transition probabilities, and rewards

関連用語

• ベルマン方程式逐次的な意思決定問題で、状態価値を報酬と次の状態の価値に結び付ける再帰式。
• プロセス報酬モデル最終的な結果だけでなく、推論や作業の各ステップに対して報酬を与えることで、モデルの思考プロセスを強化する手法。
• 方策勾配強化学習において、期待報酬を最大化するように、エージェントの行動確率分布を直接最適化する手法。
• 深層強化学習深層ニューラルネットワークを使い、試行錯誤と報酬に基づいて行動方針を学習する機械学習手法
• RLCD確率や信頼度を含む判断が整合的になるよう、強化学習でモデルを訓練する手法
• 方策勾配更新報酬を最大化するように、期待収益の勾配に基づいてモデルの出力確率を調整する強化学習の主要なアルゴリズム
• ポリシー勾配直接的に方策（ポリシー）を最適化し、期待報酬を最大化するために勾配を計算する強化学習のアルゴリズム群。
• ポリシー鏡映降下法最適化で方策を反復的に更新する手法。鏡映写像を用いて制約や確率分布の構造を扱う。