論文の概要: A Practical Introduction to Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08295v1
• Date: Tue, 13 May 2025 07:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.469762
• Title: A Practical Introduction to Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習の実践的紹介
• Authors: Yinghan Sun, Hongxi Wang, Hua Chen, Wei Zhang,
• Abstract要約: 本チュートリアルは,深層強化学習(DRL)の簡潔で直感的で実践的な導入を目的としたチュートリアルである。 我々は全アルゴリズムをGPI(Generalized Policy Iteration)フレームワークで整理し、読者に統一的で体系的な視点を提供する。 長い理論的な証明の代わりに、直感的な説明、図解的な例、実践的な技術技術を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.701599716969864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a powerful framework for solving sequential decision-making problems, achieving remarkable success in a wide range of applications, including game AI, autonomous driving, biomedicine, and large language models. However, the diversity of algorithms and the complexity of theoretical foundations often pose significant challenges for beginners seeking to enter the field. This tutorial aims to provide a concise, intuitive, and practical introduction to DRL, with a particular focus on the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, which is one of the most widely used and effective DRL methods. To facilitate learning, we organize all algorithms under the Generalized Policy Iteration (GPI) framework, offering readers a unified and systematic perspective. Instead of lengthy theoretical proofs, we emphasize intuitive explanations, illustrative examples, and practical engineering techniques. This work serves as an efficient and accessible guide, helping readers rapidly progress from basic concepts to the implementation of advanced DRL algorithms.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は、シーケンシャルな意思決定問題を解決するための強力なフレームワークとして登場し、ゲームAI、自律運転、バイオメディシン、大規模言語モデルを含む幅広いアプリケーションで顕著な成功を収めている。 しかし、アルゴリズムの多様性と理論の基礎の複雑さは、初心者がこの分野に参入する上で大きな課題となることが多い。 このチュートリアルは、DRLの簡潔で直感的で実用的な導入を提供することを目的としており、最も広く使われ効果的なDRL手法の一つであるPPOアルゴリズムに特に焦点をあてている。 学習を容易にするため,GPI(Generalized Policy Iteration)フレームワークの下で全アルゴリズムを編成し,読者に統一的かつ体系的な視点を提供する。 長い理論的な証明の代わりに、直感的な説明、図解的な例、実践的な技術技術を強調します。 この研究は、読者が基本的な概念から高度なDRLアルゴリズムの実装まで急速に進歩するのに役立つ、効率的でアクセスしやすいガイドとして機能する。

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