この記事の視点から考えると、報酬推定におけるバイアスや誤差への対処方法は何ですか
この記事では、報酬推定時のバイアスや誤差への対処方法が重要です。特にKD-BILアルゴリズムはサンプル効率性が高く限られた観測データでも複雑な報酬関数を効率的に推定することが可能です。また、「不偏推定」がBellman方程式の収束および最適Q値への到達に必要であることも示されています。したがって、「不偏推定」された報酬値R ˜ B を使用してポリシーを最適化することで安定したチームパフォーマンスが確保されます。