深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 後編 | POSTD前編はこちら： 深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 起こっていないこと さて、方策勾配を使って生のピクセルから『ポン』をプレイする方法を学びましたが、ご理解いただけましたね。この手法は推測してチェックするという手間のかかるやり方で、”推測”は最新の方策からロールアウトをサンプリングすることを意味し、”チェック”は良い結果を導くアクションを促すこと意味します。大枠では、これは強化学習の問題への最先端のアプローチです。このような振る舞いを学習できるということは感動的です。しかしあなたが直感的にアルゴリズムを理解していて、どのように機能するか知っているとしたら、少しがっかりしてしまうのではないでしょうか。具体的に、機能しないのはどういうところでしょうか。 これと比較して、人間は『ポン』のプレイ方法をどのように学習するでしょうか。おそらくあなたはゲームを見せ、次のように言います。「パドル
