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値関数の学習と強化学習のポリシーの違いは何ですか？
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値関数は、エージェントが特定の状態または一連の状態に存在し、特定のアクションをとることから受け取ることができる予想される長期報酬を表します。環境の状態と、エージェントが取ることができるさまざまなアクションの価値に関する情報を提供します。値関数を学習する目標は、予想される長期報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることです。

一方、ポリシーとは、エージェントが取るべき状態から行動へのマッピングです。これは、エージェントが従うために、特定の状態を取得するアクションを選択するためのルールまたはアルゴリズムです。ポリシーは本質的にエージェントの動作であり、エージェントがその環境とどのように相互作用するかを決定します。
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