exploration_rate（探索率）ってなに？
exploration_rate（探索率）は、強化学習や多様な探索と活用のバランスを取るために使用されるパラメータです。特に、Q学習やDeep Q-Networks（DQN）などの強化学習アルゴリズムでよく使われます。
探索率は、エージェントが環境を探索し新しい行動を試す確率を制御します。強化学習では、エージェントは環境から受け取った報酬に基づいて行動を選択します。探索率が高い場合、エージェントはランダムな行動をより頻繁に選択し、環境を探索しようとします。一方、探索率が低い場合、エージェントは過去の経験に基づいて最適な行動をより頻繁に選択し、より利用可能な情報に基づいて行動します。
探索率を調整することで、エージェントは新しい行動を試すと同時に、過去の経験から学んだ知識を活用するバランスを取ることができます。このバランスを適切に調整することで、エージェントは効率的に学習し、最適な方策を見つけることができます。
一般的に、学習の初期段階では探索率を高く設定し、新しい行動を試す機会を増やします。その後、学習が進むにつれて探索率を徐々に低下させ、より利用可能な情報に基づいて行動を選択するようにします。