強化学習のスケーラビリティの課題：Q学習は長期的な展望に対応できるか？
2025-06-15
近年、多くの機械学習の目的関数は、次トークン予測、ノイズ除去拡散、コントラスティブラーニングなど、スケーラビリティを実現しました。しかし、強化学習（RL）、特にQ学習に基づくオフポリシーRLは、複雑で長期的な問題へのスケーリングにおいて課題に直面しています。この記事では、既存のQ学習アルゴリズムは、予測ターゲットにおけるバイアスの蓄積により、100以上の意味のある意思決定ステップを必要とする長期的な問題に対応するのが困難であると主張しています。実験では、データが豊富で変数が制御された状況下でも、標準的なオフポリシーRLアルゴリズムは複雑なタスクを解決できないことが示されました。しかし、ホライゾン削減はスケーラビリティを大幅に向上させるため、データと計算能力の増加だけに頼るのではなく、ホライゾン問題に直接対処するより優れたアルゴリズムが必要であることを示唆しています。
続きを読む
AI
Q学習