Какие методы exploration вы знаете (epsilon-greedy, UCB, Thompson, intrinsic motivation)?

В задачах обучения с подкреплением (reinforcement learning) exploration — это стратегия исследования среды для поиска оптимальной политики. Основные методы exploration:

• Epsilon-greedy: с вероятностью ε выбирается случайное действие (exploration), а с вероятностью 1-ε — действие с наивысшей оценкой (exploitation). Прост и широко используется.

• UCB (Upper Confidence Bound): балансирует между исследованием и использованием, выбирая действие с максимальной верхней границей доверительного интервала оценки. Часто применяется в задачах многоруких бандитов.

• Thompson Sampling: вероятностный метод, который выбирает действия на основе выборки из апостериорного распределения вознаграждений, что естественно балансирует exploration и exploitation.

• Intrinsic Motivation: добавляет внутренние вознаграждения за исследование новых или неожиданных состояний, стимулируя агента к изучению среды даже при отсутствии внешних наград.

Каждый метод имеет свои преимущества и применяется в зависимости от задачи и требований к исследованию среды.