DQN(DeepQ-Network)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

DQN(DeepQ-Network)とは

DQN(DeepQ-Network)は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法です。特に、画像認識のような高次元の入力データから直接学習できる点が大きな特徴であり、従来の強化学習では難しかった複雑な問題への適用を可能にしました。DQNは、ゲームAIの分野で目覚ましい成果を上げており、Atariのゲームを人間のプロゲーマーに匹敵するレベルでプレイできることを示しました。

DQNは、人間の脳の働きを模倣したニューラルネットワークを使用しています。このネットワークは、入力された状態（例えば、ゲーム画面の画像）から、各行動の価値（Q値）を予測します。そして、最も高いQ値を持つ行動を選択することで、最適な戦略を学習していくのです。このプロセスを通じて、DQNは試行錯誤を繰り返しながら、徐々にゲームのルールや戦略を理解し、高いスコアを獲得できるようになります。

DQNの登場は、強化学習の分野に大きな変革をもたらしました。それまで、強化学習は、状態空間が小さい単純な問題にしか適用できませんでした。しかし、DQNは、深層学習の能力を活用することで、より複雑で現実的な問題への応用を可能にしたのです。その結果、ロボット工学、自動運転、金融工学など、さまざまな分野でDQNの研究と応用が進められています。

DQN(DeepQ-Network)の仕組み

「DQN(DeepQ-Network)の仕組み」に関して、以下を解説していきます。

• DQNの主要な要素
• DQNの学習プロセス

DQNの主要な要素

DQNは、主に経験再生とターゲットネットワークという二つの重要な要素で構成されています。経験再生は、エージェントが経験した状態、行動、報酬、次の状態の組をメモリに蓄積し、そこからランダムに抽出して学習に利用する手法です。これによって、学習データの相関を減らし、学習の安定性を高めることができます。

ターゲットネットワークは、Q値を計算するための別のニューラルネットワークです。これは、一定期間ごとにメインのネットワークからコピーされ、その間は固定されます。ターゲットネットワークを導入することによって、学習の安定性が向上し、発散を防ぐことが可能です。

DQNの学習プロセス

DQNの学習プロセスは、エージェントが環境と相互作用しながら、最適な行動戦略を学習していく過程です。まず、エージェントは現在の状態を観測し、ニューラルネットワークを用いて各行動のQ値を予測します。次に、ε-greedy法などの探索戦略に基づいて行動を選択し、環境に働きかけます。

環境からの報酬と次の状態を受け取ると、エージェントは経験（状態、行動、報酬、次の状態）を経験再生メモリに保存します。そして、メモリからランダムに抽出された経験を用いて、ニューラルネットワークの重みを更新します。このプロセスを繰り返すことによって、DQNは徐々に最適な行動戦略を学習していくのです。