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ポリシー最適化とは何か？強化学習における直接最適化と主要アルゴリズムの徹底解説（PPO/TRPO/SAC など）
Policy Optimization とは — 概要と位置づけ Policy Optimization（ポリシー最適化）は、強化学習（Reinforcement Learning; RL）における中心的なアプローチの一 […]
Stochastic Policy Gradient の完全ガイド：REINFORCE から PPO・SAC まで、理論・実装・実務のポイント
序章：Stochastic Policy Gradient とは何か Stochastic Policy Gradient（確率的方策勾配）は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）における方策 […]
Vanilla Policy Gradient（VPG）入門：REINFORCEの基本と分散削減・実装解説
Vanilla Policy Gradient とは — 概要 Vanilla Policy Gradient（VPG）は、強化学習における方策勾配法（policy gradient methods）のもっとも基本的な形 […]
方策勾配法を徹底解説：REINFORCE・GAE・PPO・SACまで実務で使える実装ガイド
方策勾配法とは — 概要 方策勾配法（ほうさくこうばいほう、policy gradient methods）は、強化学習において「方策（policy）」を直接パラメータ化し、そのパラメータを目的関数（期待される累積報酬） […]
価値ベース強化学習の基礎と最新改良：DQN系からRainbowまで実装ポイントを詳解
価値ベース強化学習とは — 概要 価値ベース強化学習（value-based reinforcement learning）は、エージェントが環境との相互作用を通じて「価値関数（value function）」を学習し、 […]
Multi-step DQNとは何か？n-stepリターンの原理と実装ポイントを徹底解説
Multi-step DQN とは Multi-step DQN（マルチステップ DQN）とは、Deep Q-Network（DQN）の学習目標に「nステップ（n-step）リターン」を取り入れた強化学習手法の総称です。 […]
Bootstrapped DQNとは何か？深層強化学習で深い探索を実現するアンサンブル手法の解説と実装ガイド
Bootstrapped DQN とは — 概要と背景 Bootstrapped DQN（ブートストラップドDQN）は、深層強化学習における探索（exploration）問題を改善するために提案された手法です。正式には「 […]
Noisy DQN入門：NoisyNetで実現する状態依存の探索と実装ポイント
Noisy DQN とは — 概要 Noisy DQN は、Deep Q-Network（DQN）に「ノイズ化された重み（NoisyNet）」を組み込むことで効率的な探索（exploration）を実現する手法です。従来 […]
分布的DQN（Distributional DQN）の基礎と実践ガイド：C51・QR-DQN・IQNで学ぶ報酬分布を用いた強化学習
Distributional DQN とは — 概要 Distributional DQN（分布的DQN）とは、従来のQ学習／DQNが「状態-行動の期待収益（期待値）」を学習するのに対して、「将来の総報酬の確率分布（価値 […]
Rainbow DQNとは何か？分布的強化学習と6つの改良を統合した最先端アルゴリズム解説
概要 — Rainbow DQN とは Rainbow DQN（単に「Rainbow」）は、従来のDQN（Deep Q-Network）に対する複数の改良手法を統合した強化学習アルゴリズムです。単一の手法で得られる改善効 […]