ディープラーニングの強化学習について

2023年12月20日

ディープラーニングにおける強化学習（Reinforcement Learning, RL）は、機械学習の一分野であり、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習するプロセスです。

この分野は、特に複雑な問題を解決する能力で注目を集めています。

強化学習の基本概念

ディープラーニングは強化学習において、特に複雑な環境や大量のデータが関わる場合に、エージェントが状態を理解し、価値関数やポリシーを学習するために使用されます。

深層ニューラルネットワークは、高次元の入力データ（例えば画像やビデオフレーム）から有意義な特徴を抽出し、エージェントがより複雑なタスクを学習できるようにします。

Q学習は、強化学習の基本的な形式の一つで、価値ベースのアプローチに分類されます。

概要: Q学習では、エージェントは「Qテーブル」と呼ばれる表を使用して、各状態と行動のペアに対する価値（Q値）を学習します。このQ値は、その状態から取ることができる特定の行動の期待される長期報酬を表します。
アルゴリズムの流れ: エージェントは状態を観察し、Qテーブルに基づいて行動を選択します。行動の結果として報酬を受け取り、Q値を更新します。

Deep Q-Network（DQN）は、Q学習をディープラーニングと組み合わせたアルゴリズムです。

特徴: DQNは深層ニューラルネットワークを使用してQ値を近似します。これにより、高次元の入力空間（例えば画像）を扱うことが可能になります。
重要な技術:
- 経験再生 (Experience Replay): 過去の経験をランダムにサンプリングして学習することで、学習過程を安定化させます。
- ターゲットネットワーク: 定期的に更新される別のネットワークを使用して、学習中の急激なQ値の変化を抑制します。

Policy Gradientsは、ポリシーベースのアプローチで、直接ポリシー（行動を選択する確率分布）を最適化します。

Actor-Criticアルゴリズムは、ポリシーベースと価値ベースのアプローチを組み合わせたものです。

構成: 「Actor」はポリシーを学習し、どの行動を取るかを決定します。一方、「Critic」はその行動の価値（価値関数）を評価します。
アプローチ: Actorは、Criticからのフィードバックを基にポリシーを更新します。Criticは、Actorの行動の結果として得られる報酬を評価し、それに基づいて価値関数を更新します。