機械学習に関する用語 デュエリングネットワークの仕組みと強化学習への応用
デュエリングネットワークとは、強化学習や機械学習で活用されるモデルのアーキテクチャです。このネットワークは、その独特な構造によって、価値関数と状態価値関数を別々に推定することを可能にします。これにより、より正確で強力なモデルの構築が可能になります。
デュエリングネットワークは、大きく二つのストリームから構成されています。一つは「価値ストリーム」で、状態の価値を推定し、もう一つは「利得ストリーム」で、特定の行動をとったときの追加の価値を推定します。これらのストリームの出力を組み合わせることで、ネットワークは状態の合計価値を推定できます。
この分離により、デュエリングネットワークは価値関数のノイズや不安定さを低減できます。また、特定の行動に対する価値の違いをより正確に捉えることができ、より効果的な意思決定を可能にします。