オンポリシー vs オフポリシー - Shinichi0713/RL-study GitHub Wiki

ご質問ありがとうございます。
まず、「DQNの方策勾配法を使う場合、オフポリシー学習にはならない」という認識についてですが、
これは正確ではありません。
以下、詳しく解説します。

1. DQNと方策勾配法の違い

  • DQN（Deep Q-Network）

    • Q値（状態-行動価値）を近似する値関数型強化学習です。
    • 行動選択にはε-greedyなどの行動方策を使いますが、学習自体はQ関数を更新します。
    • **経験再生（Replay Buffer）**を使い、過去の遷移からランダムサンプリングして学習します。
    • オフポリシー学習です（行動方策と学習方策が異なる）。

  • 方策勾配法（Policy Gradient）

    • エージェントの**方策（policy）**自体をパラメータ化して直接最適化します。
    • 通常、オンポリシー学習です（現在の方策で得たサンプルのみ使う）。
    • 代表例：REINFORCE、A2C、PPOなど。

  • DQNの方策勾配法という表現は、一般的にはDQNと方策勾配法は別物なので混同しないよう注意が必要です。

2. オンポリシー vs オフポリシー

オンポリシー（on-policy）

  • 定義:
    学習に使うデータ（遷移）は、現在の方策で得られたもののみ。
  • 例:
    REINFORCE, A2C, PPO など
  • メリット:
    • 理論的に安定しやすい（方策の一貫性が保たれる）
    • 方策の最新情報で学習できる
  • デメリット:
    • サンプル効率が悪い（過去データを再利用できない）
    • 経験再生が使いづらい

オフポリシー（off-policy）

  • 定義:
    学習に使うデータは、過去の方策や他の方策で得られたものも使える。
  • 例:
    Q-learning, DQN, DDPG, SAC など
  • メリット:
    • 経験再生が使えるためサンプル効率が高い
    • 行動と学習を分離できる（探索・活用のバランスがとりやすい）
  • デメリット:
    • 方策の不一致によるバイアスや不安定性が生じやすい
    • 理論的な解析がやや難しい

3. まとめ

  • DQNはオフポリシーです。
    方策勾配法は通常オンポリシーですが、**オフポリシー方策勾配法（例：DPG, DDPG, Off-policy Actor-Critic）**も存在します。
  • 「DQNの方策勾配法」という表現は一般的ではありません。
    DQNは値関数型、方策勾配法は方策型です。
  • オンポリシーは「新しいデータだけ」、オフポリシーは「古いデータも再利用できる」という違いがあります。

もし「DQNで方策勾配法を使いたい」という意図であれば、

  • それは「アクター・クリティック型」や「オフポリシー方策勾配法」を指すことが多いです。

ご質問の答えまとめ：

  • 「DQNの方策勾配法はオフポリシーにならない」→誤り。DQNはもともとオフポリシーです。
  • オンポリシー／オフポリシーのメリット・デメリットは上記の通りです。

以上です。