dqnとppoの違いを徹底解説！初心者にも分かる深層強化学習の王道アルゴリズム比較

---

dqnとppoの違いを知ろう

DQNとは何か、その基本思想と動作原理

DQNは深層強化学習の中でも特に有名なアルゴリズムのひとつです。

「状態 s に対してどの行動 a をとると良い結果になるか」を予測する価値関数 Q(s,a) をニューラルネットで近似します。

この価値関数を更新するために、経験再生と呼ばれるリプレイバッファを使い、過去の体験をランダムに取り出して学習します。

さらに更新を安定させるために、ターゲットネットワークと呼ばれる別のネットワークを用意して、一定期間はその値を参照します。

これらの工夫により、離散的なアクション空間をもつゲームなどで良い性能を出しやすくなっています。

ただし「オフポリシー学習」の性質上、データの分布が変わりやすく、学習が不安定になりやすい欠点もあります。

近年はこの問題を改善する派生手法として Double DQN や Dueling DQN などが登場しました。

価値関数を推定するアプローチであり、方策そのものを直接最適化するのではありません。

この点が PPO などの「方策を直接更新する」手法と大きく異なります。

また、経験データの効率性という意味では、オフポリシー型の強みを生かして学習データを再利用しやすいのが特徴です。

ただし、探索と活用のバランスを取る epsilon-greedy の設計や、報酬のスケーリング、ネットワークの設計次第で学習の安定性が揺れやすい点には注意が必要です。

PPOとは何か、その基本思想と動作原理

PPOは「方策を直接最適化する」タイプのアルゴリズムで、特に安定性に重点を置いた設計が特徴です。

学習中に方策が急に変化すると、以前の経験と新しい方策の整合性が取れなくなります。

これを防ぐために、クリップ付きの目的関数を使って、方策の更新幅を抑制します。

さらに、GAE（Generalized Advantage Estimation）と呼ばれる手法でアドバンテージの推定を滑らかにし、学習の安定性を高めます。

PPOは「オンポリシー学習」であり、現在の方策に基づくデータだけを使って更新します。

その結果、実務での適用範囲が広く、連続アクション空間にも対応できる点が大きな魅力です。

ハイパーパラメータを少し調整するだけで、比較的安定した性能を引き出しやすいのも特徴です。

違いを生む仕組みと実務での影響

ここからは、具体的な違いをわかりやすく整理します。

• 学習の基本方針：DQNは価値関数を学習するオフポリシー・価値ベース、PPOは方策を直接最適化するオンポリシー・方策ベースです。
• アクション空間の扱い：DQNは離散的なアクション空間に強く、PPOは連続・離散の両方に適用しやすいです。
• 更新の安定性：PPOはクリップで更新幅を制御するため、学習の崩れにくさで優れています。DQNはターゲットネットワークや経験再生で安定化を図りますが、ハイパーパラメータ次第で不安定になることがあります。
• サンプル効率：オフポリシーのDQNは過去データを再利用しやすく、初期学習は速いことが多いです。一方、PPOは最新データに依存するオンポリシーの性質上、データの要求量が多い場合があります。
• 適用場面の目安：離散アクションのゲームならDQN、連続アクションや複雑な方策探索が必要な場面はPPOが向きやすいです。

<table> <th>項目 DQN PPO 学習タイプ オフポリシー・価値ベース オンポリシー・方策ベース 探索・更新の安定性 ターゲットネットワークと経験再生で安定化 クリップ付き目的関数で安定更新 対応アクション空間 離散的なアクション 連続・離散両対応が得意 サンプル効率 過去データ再利用で高める場面あり 最新データ中心でやや多めのデータを要する table>

実務での選択ガイド

実務では、環境の特性と計算リソース、データの入手性を考えてアルゴリズムを選ぶのが鉄則です。

離散的なアクションしか許容されないゲームやシミュレータであれば DQN 系が扱いやすいことが多いです。

一方、ロボットの動作を連続的に制御したい、あるいは複雑な方策の学習が必要な場合は PPO の方が安定して学習を進めやすいです。

実務では、初期は DQN で基礎を掴み、後から PPO を導入して安定性と性能を両立させるハイブリッドな戦略もよく見られます。

また、テスト環境でのデバッグを優先する場合はオンポリシーの特性上、PPO の方がデバッグが進みやすいことが多いです。

最終的には、目的とリソースに合わせて、段階的な導入と検証を繰り返すのが最も現実的です。

まとめと今後の展望

DQNとPPOの差は大きく分けて「価値関数を推定するか、方策を直接最適化するか」という点と、「オンポリシーかオフポリシーか」という更新方針にあります。

どちらも長所と短所があり、環境次第で得意不得意が変わります。

近年はこれらの基本アイデアを組み合わせた派生手法や、より高次の安定化手法が登場しています。

AIを使った学習を始めるとき、まずはシンプルな DQN から入り、次に PPO へと段階的に学習を広げると理解が深まりやすいでしょう。

この先も新しいアルゴリズムが生まれてくる分野なので、用語と考え方を土台として覚えておくと役立ちます。

ピックアップ解説

PPO の話題で、実はクリップの考え方は“急な坂道を登る時の手綱のようなもの”だと想像すると分かりやすい。方策の更新幅を制限することで、急に方向を変えすぎて過去の経験を無駄にしてしまうリスクを減らしてくれる。私たちの勉強会では、これを友だちに例えると『新しい自転車に乗り始めた子が、いきなり全力でペダルを踏むとこけるから、少しずつ力をつけさせるのと同じ』と説明します。PPOはこの“徐々に学習を進める設計”が、初心者にも扱いやすい理由の一つかもしれません。

---