ROLLSSは「Reinforcement Learning with Latent State Space」の略です。これは、強化学習の一種で、潜在状態空間を用いてエージェントが環境と相互作用しながら学習する手法を指します。このアプローチは、特に複雑な環境や高次元のデータにおいて、より効率的に学習を行うことができるとされています。 具体的には、ROLLSSは以下のような特徴を持っています： 潜在状態の利用: 環境の状態を直接観測するのではなく、潜在的な状態を推測し、それに基づいて行動を選択します。 効率的な学習: 従来の強化学習手法よりも少ないデータで学習が可能で、特にサンプル効率が向上します。 応用範囲: ゲームAIやロボティクス、金融など、さまざまな分野での応用が期待されています。 この手法は、特に複雑な問題を解決するための新しいアプローチとして注目されています。