記事「ニューラルネットワークが簡単に（第70回）：閉形式方策改善演算子(CFPI)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.06.10 09:36 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第70回）：閉形式方策改善演算子(CFPI)」はパブリッシュされました: この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。 エージェント方策の行動に制約を与えて最適化する方法は、オフライン強化学習問題の解決に有望であることが判明しました。過去の遷移を利用することで、エージェント方策は学習された価値関数を最大化するように訓練されます。 行動に制約のある方策は、エージェントの行動に関する大幅な分布の変化を回避するのに役立ち、行動コストの評価に十分な信頼性を与えます。前回の記事では、この方法を利用したSPOT法を紹介しました。このトピックの続きとして、論文『Offline Reinforcement Learning with Closed-Form Policy Improvement Operators』で紹介された閉形式方策改善（Closed-Form Policy Improvement ：CFPI）アルゴリズムに触れることを提案します。 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
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この記事では、閉形式の方策改善演算子を使用して、オフラインモードでエージェントの行動を最適化するアルゴリズムを紹介します。
エージェント方策の行動に制約を与えて最適化する方法は、オフライン強化学習問題の解決に有望であることが判明しました。過去の遷移を利用することで、エージェント方策は学習された価値関数を最大化するように訓練されます。
行動に制約のある方策は、エージェントの行動に関する大幅な分布の変化を回避するのに役立ち、行動コストの評価に十分な信頼性を与えます。前回の記事では、この方法を利用したSPOT法を紹介しました。このトピックの続きとして、論文『Offline Reinforcement Learning with Closed-Form Policy Improvement Operators』で紹介された閉形式方策改善（Closed-Form Policy Improvement ：CFPI）アルゴリズムに触れることを提案します。
作者: Dmitriy Gizlyk