Q値ってなに

2024年6月8日2024年6月10日

Q値（Q-value）は、強化学習における重要な概念であり、特定の状態と行動の組み合わせに対する行動の価値を表します。Q値は、エージェントがある状態にいるときにある行動を取ることがどれだけ良いかを示す指標です。

具体的には、ある状態

ss

s において行動

aa

a を取った場合のQ値を

Q(s,a)Q(s, a)

Q(s,a) と表します。このQ値は、その行動を取った後に得られる予想される累積報酬の合計を表します。つまり、エージェントはQ値を使用して、ある状態において可能なすべての行動の中から最も高いQ値を持つ行動を選択します。

Q値は通常、次のような手法によって学習されます：

1. Q-learning: Q-learningアルゴリズムでは、エージェントは環境との相互作用を通じてQ値を更新していきます。具体的には、次の状態での最大のQ値を使用して現在の状態のQ値を更新します。
2. SARSA (State-Action-Reward-State-Action): SARSAアルゴリズムでは、エージェントは状態と行動の組み合わせに基づいてQ値を更新します。更新は、エージェントが次の行動を選択する際に取られた実際の行動に基づいて行われます。

Q値を使用することで、エージェントは最適な行動戦略を学習し、与えられた状況下で最大の報酬を獲得する行動を選択することができます。これは、強化学習の中核的な概念の一つであり、さまざまな問題に適用されます。