【G検定過去問風テスト】強化学習の探索効率を上げるノイジーネットワークとは？

2026年8月3日 2026年8月3日 atsushi_kitazawa

※本記事では、アフィリエイトプログラムより教材を紹介しています。

📝 問題

強化学習において重要な「探索（普段選ばない新しい行動を試すこと）」を効率化するため、従来の確率的な手法の代わりにネットワークの重みパラメータ自体にランダム性を混入させる手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）デュエリングネットワーク
B）ダブル DQN
C）ノイジーネットワーク
D）プライオリタイズド・エクスペリエンス・リプレイ

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正解: C）ノイジーネットワーク

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★☆

■ 1分で分かる！この問題の要点

ノイジーネットワーク（Noisy Network）は、ネットワークの重みパラメータにノイズ（ランダム性）を加える技術である。
従来の確率的アプローチに頼らず、AIが自発的かつ効率的に新しい行動の「探索」を行えるようにするDQNの拡張モデルの一つである。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

強化学習では、いつも同じ安全な行動ばかり選んでいると、もっと良いルートや効率的な方法を発見できません。そこで、あえて普段と違うことをする「探索」が必要になります。

これを人間の行動で例えるなら、「いつもと違う裏道をあえて通ってみる冒険心」のようなものです。
従来のやり方は、コイン投げの確率でたまにランダムな行動をとらせていましたが、ノイジーネットワークは「脳の配線（パラメータ）自体に絶妙なゆらぎ（ノイズ）を持たせる」ことで、状況に応じたスマートな試行錯誤を自動的に行えるようにします。名前の通り、ネットワークに「ノイズ」を組み込むのが特徴です！