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強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
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前回は、連続的な行動空間でモデルを学習できるDDPG法を紹介しました。しかし、他のQ学習法と同様、DDPGはQ関数値を過大評価しやすくなります。この問題によって、しばしば最適でない戦略でエージェントを訓練することになります。この記事では、前述の問題を克服するためのいくつかのアプローチを見ていきます。
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MetaTraderのマーケットからトレードロボットを購入し、インストールする方法
メタトレーダーのプロダクトは、mql5.com のウェブサイト上またはMetaTrader4,MetaTrader5から直接買うことができます。 希望のお支払い方法を選択して、トレーディングスタイルに合ったプロダクトをお選びいただき、アクティベートしてください。
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この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。
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![ニューラルネットワークが簡単に(第46回):目標条件付き強化学習(GCRL)](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_46_avatar.png)
今回は、もうひとつの強化学習アプローチを見てみましょう。これはGCRL(goal-conditioned reinforcement learning、目標条件付き強化学習)と呼ばれます。このアプローチでは、エージェントは特定のシナリオでさまざまな目標を達成するように訓練されます。
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明示的な報酬関数なしに有用なスキルを訓練することは、階層的強化学習における主な課題の1つです。前回までに、この問題を解くための2つのアルゴリズムを紹介しましたが、環境調査の完全性についての疑問は残されています。この記事では、スキル訓練に対する異なるアプローチを示します。その使用は、システムの現在の状態に直接依存します。
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得".
![ニューラルネットワークが簡単に(第44回):ダイナミクスを意識したスキルの習得](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_are_Just_a_Part_Avatar.png)
前回は、様々なスキルを学習するアルゴリズムを提供するDIAYN法を紹介しました。習得したスキルはさまざまな仕事に活用できます。しかし、そのようなスキルは予測不可能なこともあり、使いこなすのは難しくなります。この記事では、予測可能なスキルを学習するアルゴリズムについて見ていきます。