RLax、JAX、Haiku、Optax を用いてスクラッチから Deep Q-Learning（DQN）を実装し、カートポール環境の強化学習エージェントを訓練する

MarkTechPost / 2026/3/23

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要点

本記事は、RLax、JAX、Haiku、Optax を用いてスクラッチから Deep Q-Learning（DQN）エージェントを実装する実践的なチュートリアルを提供します。
DQN エージェントをカートポール環境を解くために訓練するデモを示し、実用的な強化学習のワークフローを例示します。
完全にパッケージ化された RL フレームワークを使わず、スクラッチからのアプローチを強調し、ネットワーク、リプレイバッファ、ターゲット更新といったコア要素に焦点を当てます。
RLax が JAX エコシステム全体とどのように統合されているかを示し、ニューラルネットワークには Haiku、最適化には Optax を用います。

このチュートリアルでは、Google DeepMind が開発した研究志向のライブラリ RLax を用いて、JAX で強化学習アルゴリズムを構築します。RLax を JAX、Haiku、Optax と組み合わせて、CartPole 環境を解くことを学習する Deep Q-Learning (DQN) エージェントを構築します。完全なパッケージ化された RL フレームワークを使用する代わりに、[…]

この投稿は、CartPole 強化学習エージェントを訓練するために最初から RLax、JAX、Haiku、Optax を使用して Deep Q-Learning（DQN）を実装が最初に公開されたのは MarkTechPost です。