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[2O6-OS-16a-03] HyperNetworksの強化学習への適用
キーワード：強化学習、HyperNetworks、深層学習
深層強化学習は，LLM(大規模言語モデル)の学習に利用されるなど様々な応用が注目・期待されているが，課題として「学習に時間がかかる」，「複雑で実装の難易度が高い」，「良い重みパラメータの探索が困難」といった課題が明らかになってきている．そのような中で，効率的に良いネットワークを探索するようなことができ，柔軟性を向上させることができ，実装によっては知識共有やパラメータ数を減らすことができるメリットを持つ HyperNetworksに注目した．HyperNetworksは，小さなネットワークからターゲットネットワークと呼ばれる大きなメインネットワークを生成する手法である．本研究では，シンプルな強化学習環境であるGridWorldの環境で，HyperNetworksを強化学習に適用する実験と，HyperNetworksを使用しない通常のネットワークの実験との比較を行い，学習状況を比較した．実験では，学習率やbatch sizeを変更して学習を試みた．多くの実験パターンにおいてHyperNetworksは通常のネットワークよりも高い性能を示すことを検証した．
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