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Prioritized Experience Replay（PER）徹底解説：TD誤差に基づく優先サンプリングでDQN系の学習効率を最大化する実装ガイド
はじめに — Prioritized Experience Replay とは何か 強化学習（Reinforcement Learning, RL）におけるリプレイバッファ（経験再生：Experience Replay） […]
Dueling DQNとは？価値とアドバンテージを分離してDQNの学習を安定・高速化する深層強化学習のアーキテクチャ
Dueling DQN とは Dueling DQN（Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning）は、Deep Q-Network（DQN） […]
Double DQN徹底解説：過大評価バイアスの抑制と実装ポイントを詳述
はじめに — Double DQN を扱う目的 Deep Reinforcement Learning（深層強化学習）の分野において、DQN（Deep Q-Network）は画像入力など高次元状態での学習を可能にした重要 […]
Qネットワーク入門：品質係数Qの定義からLマッチ設計・RF回路実務まで
Qネットワークとは — 概要 「Qネットワーク」という言葉は文脈によりやや幅広く使われますが、IT／電気電子・RF分野では主に「品質係数（Q：Quality factor）に関連する回路」や「所望のQ（＝帯域／変換特性） […]
モンテカルロ法 完全ガイド：原理・主要アルゴリズム・応用事例と実務ポイント
モンテカルロ法とは — 概要 モンテカルロ法（Monte Carlo method）は、確率・統計に基づく数値計算手法の総称で、乱数を用いて確率モデルの期待値や分布、最適解などを推定する手法群を指します。数理的には「期待 […]
経験再生（Experience Replay）徹底解説：強化学習のサンプル効率と安定性を高める実践ガイド
経験再生とは — 概要と目的 経験再生（Experience Replay、経験リプレイ）は、強化学習（Reinforcement Learning; RL）において、過去に得られた遷移（状態・行動・報酬・次状態など）を […]
行動価値関数(Q関数)入門：ベルマン方程式からQ学習・DQN、改良手法まで徹底解説
行動価値関数とは — 概念と直感 行動価値関数（こうどうかちかんすう、英: action-value function、一般に Q 関数と表記）は、強化学習（Reinforcement Learning; RL）において […]
ポリシー勾配法の基礎と実践: REINFORCEからPPO・SACまで、安定な強化学習実装ガイド
はじめに — ポリシー勾配法とは何か ポリシー勾配法（Policy Gradient Method）は、強化学習（Reinforcement Learning；RL）における代表的な方針（ポリシー）最適化手法の一群です。 […]
オフポリシー学習の完全ガイド：基礎から安定化技術とオフライン強化学習まで
オフポリシー学習とは — 概要 オフポリシー学習（off-policy learning）は、強化学習（Reinforcement Learning; RL）の一形態で、エージェントが学習に用いるデータ（遷移 s, a, […]
オンポリシー学習とは何か？定義・代表アルゴリズム・オン対オフの違いと実践ガイド
オンポリシー学習とは — 定義と基本概念 オンポリシー学習（on-policy learning）は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）の学習方法の一つで、「学習に使うデータ（経験）が常に現 […]