【論文紹介】Gradual Transition from Bellman Optimality Operator to Bellman Operator in Online Reinforcement Learning
2025-09-29
「強化学習（Reinforcement Learning, RL）」は機械学習の一種で、たとえば、ロボットやゲームの操作を学ぶために使われます。 今年7月にカナダのバンクーバーで開催された国際会議 International Conference on Machine Learning (ICML) 2025 では、連続動作向けのRLアルゴリズムに関して、ベルマン最適作用素からベルマン作用素へ徐々に移行する減衰手法を提案する論文 "Gradual Transition from Bellman Optimality Operator to Bellman Operator in Online Reinforcement Learning" を発表しました。この成果により、ロボットが少ない試行回数で効率的に学習できるようになり、これまで学習コストの大きさのために良く学習できなかったいくつかのタスクの学習が可能になりました。将来的には、産業用ロボットや自動運転車など「学習コストが高い分野」で特に役立つ可能性があります。