ニューラルネットワーク ダブルDQN：過剰評価問題への対策
- はじめに強化学習は、機械学習の一種であり、エージェントと呼ばれる学習主体が環境と相互作用しながら試行錯誤を通じて最適な行動を学習する枠組みです。この学習過程は、まるで人間が自転車に乗る練習をするように、最初は転びながらも徐々にコツを掴み、最終的には上手に乗れるようになる過程に似ています。強化学習の中でも、Q学習は行動価値関数を用いることで、エージェントが各状態においてどの行動を選択するのが最適かを学習する手法として広く知られています。行動価値関数は、それぞれの状態と行動の組み合わせに対して、将来にわたって得られる報酬の期待値を表しています。エージェントはこの行動価値関数を基に、より多くの報酬を得られる行動を優先的に選択するようになります。しかし、従来のQ学習は、状態や行動の種類が少ない問題にしか適用できませんでした。そこで登場したのが深層学習とQ学習を組み合わせたDeep Q-Network(DQN)です。DQNは、深層学習の表現力によって高次元な状態空間を持つ問題にも対応できるようになり、強化学習の可能性を大きく広げました。例えば、複雑なゲームやロボット制御など、従来は困難であった問題にも適用できるようになりつつあります。