ポリシーグラディエント法

ポリシーグラディエント法は、強化学習の手法の一つで、長期的な報酬を最大化するために直接ポリシー関数を最適化します。目的は、与えられた環境において最適なポリシーを見つけることで、エージェントが現在の状態に基づいて最良の行動を選択できるようにすることです。この手法は、高次元の行動空間や連続的な行動タスクを処理する上で大きな利点があり、ロボット制御、ゲームAI、複雑な意思決定システムなどの分野で広く応用され、これらのシステムの性能と適応性を効果的に向上させています。