記事「ニューラルネットワークが簡単に（第50回）：Soft Actor-Critic（モデルの最適化）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.01.08 13:01 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第50回）：Soft Actor-Critic（モデルの最適化）」はパブリッシュされました: 前回の記事では、Soft Actor-Criticアルゴリズムを実装しましたが、有益なモデルを訓練することはできませんでした。今回は、先に作成したモデルを最適化し、望ましい結果を得ます。 Soft Actor-Criticアルゴリズムの研究を続けます。前回の記事では、アルゴリズムを実装しましたが、収益性の高いモデルを訓練することができませんでした。今日は可能な解決策を考えてみましょう。同じような疑問は、「先延ばしのモデル、理由と解決策」稿でもすでに提起されています。この分野の知識を広げ、私たちのSoft Actor-Criticモデルを例として新しいアプローチを検討することを提案します。 構築したモデルの最適化に直接移る前に、Soft Actor-Criticが連続行動空間における確率モデルの強化学習アルゴリズムであることを思い出してください。この方法の主な特徴は、報酬関数にエントロピー成分を導入したことです。 確率的Actor方策を使用することで、モデルはより柔軟になり、いくつかの行動が不確実であったり、明確なルールを定義できないような複雑な環境における問題を解決することができます。この方策は、確率的な要素を考慮し、明確なルールに縛られないため、多くのノイズを含むデータを扱う場合、よりロバストであることが多くなります。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第50回）：Soft Actor-Critic（モデルの最適化）」はパブリッシュされました:
前回の記事では、Soft Actor-Criticアルゴリズムを実装しましたが、有益なモデルを訓練することはできませんでした。今回は、先に作成したモデルを最適化し、望ましい結果を得ます。
Soft Actor-Criticアルゴリズムの研究を続けます。前回の記事では、アルゴリズムを実装しましたが、収益性の高いモデルを訓練することができませんでした。今日は可能な解決策を考えてみましょう。同じような疑問は、「先延ばしのモデル、理由と解決策」稿でもすでに提起されています。この分野の知識を広げ、私たちのSoft Actor-Criticモデルを例として新しいアプローチを検討することを提案します。
構築したモデルの最適化に直接移る前に、Soft Actor-Criticが連続行動空間における確率モデルの強化学習アルゴリズムであることを思い出してください。この方法の主な特徴は、報酬関数にエントロピー成分を導入したことです。
確率的Actor方策を使用することで、モデルはより柔軟になり、いくつかの行動が不確実であったり、明確なルールを定義できないような複雑な環境における問題を解決することができます。この方策は、確率的な要素を考慮し、明確なルールに縛られないため、多くのノイズを含むデータを扱う場合、よりロバストであることが多くなります。
作者: Dmitriy Gizlyk