状態表現学習

状態表現学習とは、強化学習などで用いる複雑な生データ（画像やセンサーの生値など）から、エージェントが意思決定を行うために必要な本質的な特徴を抽出する手法です。直接生データを扱うと次元数が高すぎて計算が困難な場合が多いため、低次元の潜在変数に変換して表現します。

仕組みとしては、オートエンコーダなどの手法を用い、入力データを圧縮して表現を学びます。この際、単に元のデータを復元するだけでなく、将来の予測や報酬の獲得に役立つ情報が保持されるように学習します。これにより、環境のダイナミクスを効率的に捉えることが可能となり、学習の収束が早まります。

G検定では、深層強化学習の文脈で登場します。高次元の入力を扱うための前処理的アプローチとして重要であり、特徴抽出の自動化の一形態と捉えることができます。単に次元を下げるだけでなく、エージェントの行動に直結する重要な特徴を捉えることが求められます。