Welke exploratiemethoden kent u (epsilon-greedy, UCB, Thompson, intrinsieke motivatie)?

In reinforcement learning taken is exploration een strategie om de omgeving te onderzoeken en het optimale beleid te vinden. De belangrijkste exploratiemethoden:

• Epsilon-greedy: met een kans ε wordt een willekeurige actie gekozen (exploratie), en met een kans 1-ε wordt de actie met de hoogste beoordeling gekozen (exploitaties). Eenvoudig en veelgebruikt.

• UCB (Upper Confidence Bound): balanceert tussen exploratie en exploitatie, door de actie te kiezen met de hoogste bovengrens van het vertrouwen in de schatting. Wordt vaak toegepast bij multi-arm bandit problemen.

• Thompson Sampling: probabilistische methode die acties kiest op basis van een steekproef uit de posterior verdeling van de beloningen, wat natuurlijk exploratie en exploitatie in evenwicht brengt.

• Intrinsieke Motivatie: voegt interne beloningen toe voor het verkennen van nieuwe of onverwachte staten, waardoor de agent wordt gestimuleerd om het milieu te leren, zelfs zonder externe beloningen.

Elke methode heeft zijn voordelen en wordt toegepast afhankelijk van de taak en de eisen van de omgeving.