Actor-Criticとは
Actor-Criticとは、強化学習における「方策ベース」と「価値ベース」の手法を組み合わせたアルゴリズムの一種です。エージェントが環境内で最適な行動を学習する際に、「行動を選択するアクター部分」と「行動の良し悪しを評価するクリティック部分」の2つのニューラルネットワークを使用します。
このアルゴリズムは1980年代にバート・サットンらによって提案され、現在では深層強化学習の基礎技術として広く活用されています。アクターは方策関数を最適化して行動確率を更新し、クリティックは価値関数を学習して各状態や行動の期待報酬を推定することで、相互に補完しながら学習効率を高めます。
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アクターの役割と方策更新
アクター部分は方策関数を表現するニューラルネットワークであり、現在の状態に基づいて行動の確率分布を出力します。クリティックから受け取るTD誤差(時間的差分誤差)を利用して方策勾配法により更新され、報酬を最大化する行動選択を学習していきます。
| 更新要素 | 説明 |
|---|---|
| 入力 | 環境の状態ベクトル |
| 出力 | 各行動の選択確率 |
| 更新指標 | TD誤差とアドバンテージ関数 |
| 最適化手法 | 方策勾配法による更新 |
方策の更新式はθ(アクターのパラメータ)に対して勾配上昇法を適用し、期待報酬を最大化する方向へ調整されます。具体的な実装では、ログ確率と批評値を掛け合わせた損失関数を使用し、バックプロパゲーションによってネットワークの重みを更新していきます。
クリティックの価値推定機能
クリティック部分は「状態価値関数」または「行動価値関数」を近似するニューラルネットワークで、各状態における期待収益を推定します。実際に得られた報酬と推定値との差分であるTD誤差を計算し、この誤差を最小化するように自身のパラメータを更新していきます。
| 価値関数タイプ | 特徴 |
|---|---|
| 状態価値関数V(s) | 状態sの期待収益を推定 |
| 行動価値関数Q(s,a) | 状態sで行動aをとった価値 |
| アドバンテージ関数A(s,a) | 平均より良い行動かを評価 |
| 更新アルゴリズム | TD学習または最小二乗法 |
クリティックの学習には時間的差分学習が用いられ、ベルマン方程式に基づいて、現在の推定値と次状態の推定値を比較します。この評価結果をアクターにフィードバックすることで、価値の高い行動を選択する確率を増加させ、全体の学習を安定化させる役割を果たしています。
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