Double DQN

機械学習の分野の中で、強化学習は特に注目を集めています。強化学習とは、まるで人間が成長していくように、試行錯誤を繰り返しながら学習を進める人工知能の一種です。学習の主体はエージェントと呼ばれ、周囲の環境と関わり合う中で、より多くの報酬を得られるように行動を改善していきます。 例えるなら、迷路の中を進むネズミを想像してみてください。ネズミはゴールを目指して様々な道を進みます。行き止まりにぶつかったり、遠回りをしてしまったりしながら、最終的にゴールにたどり着いた時にチーズという報酬を得ます。この経験を繰り返すうちに、ネズミは最短ルートでゴールにたどり着けるようになります。強化学習のエージェントもこれと同じように、試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を学習します。 この学習の過程で重要な役割を担うのが、行動価値関数と呼ばれる概念です。これは、ある状況下で特定の行動をとった場合に、将来どれだけの報酬が期待できるかを示す数値です。迷路の例で言えば、ある分岐点で右に進むのと左に進むのとでは、どちらがより早くゴールに近づけるか、つまりより多くの報酬（チーズ）を得られる可能性が高いかを判断するための指標となります。 行動価値関数を正確に計算することは、エージェントが最適な行動を選ぶ上で欠かせません。もし行動価値関数の推定が間違っていると、エージェントは遠回りな道を選んでしまったり、最悪の場合、ゴールに辿り着けなくなってしまうかもしれません。そのため、強化学習の研究においては、行動価値関数をいかに効率よく、かつ正確に推定するかが重要な課題となっています。 様々な手法が提案されており、状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。