:))) 수리 된 Alyosha와 함께 Kesha의 손자가 최후의 심판에서와 같이 여기에서 모든 것을 생각하고 정리하게하십시오. 그리고 어리석게도 그들의 계명을 화폐로 바꾸겠습니다. 아름다움!
아이넷은 입소문이 빠르게 퍼지는 큰 마을이라 누적과 힌두교도가 칠면조를 창조하고 RL의 도움으로 영혼을 구원하는 것에 대한 메시아의 징징은 지점의 저자를 무관심하게 만들지 않았습니다.)) medium.com/@alexeybnk/improving-q-learning-agent-trading-stock-by-adding-recurrency-and-reward-shaping-b9e0ee095c8b
마법사_ : 알렉세이 비아즈미킨 Alyosha, 그리드와 매개변수가 아니라 그리드에 있는 하이퍼파라미터, 무작위 등. 하지만 유효성을 검사하는 방법에 대해 생각해야 하며, 확인하는 방법(필요한 경우), 그리고 방법과 내용뿐만 아니라, 그렇지 않으면 게임은 양초의 가치가 없습니다 ...
선생님, 이 테라리움에서 매개변수와 하이퍼파라미터의 차이점은 무엇입니까? 라이브러리 이름이 적절할텐데...
내 목표는 10-30 catbust 트리와 같은 작은 모델 크기를 사용하여 python의 GPU와 명령줄에서 성능을 테스트하는 것입니다.
Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию ещё один перевод моей новой статьи с медиума. В прошлый раз (первая статья) (Habr) мы создали агента на технологии Q-Learning, который совершает сделки на имитированных и реальных биржевых временных рядах и пытались проверить, подходит ли эта область задач для обучения с подкреплением. В этот раз мы...
이제 RNN과 LSTM이 유행하고 있습니다. 누군가 Metatrader에 연결하려고 했습니까? 이론상으로는 가격 시계열을 나타내는 시퀀스로 작업하고 " 계량 경제학의 핵심"인 일반적인 회귀는 가우스 포인트 클라우드가 있는 정규 분포에서만 작동하기 때문에 유용해야 합니다.
텍스트 파일이 아닌 바이너리 파일로 직렬화할 수도 있습니다. 파일 쓰기 구조. 파일이 작아지고 처리 속도가 빨라질 것이라고 생각합니다. 쓰기 전에배정밀도가 필요하지 않은 경우 데이터를 Float로 변환할 수 있습니다(저에게는 필요하지 않음). 필요할 때 내가 직접 할 것입니다.
바실리 페레펠킨 : 이제 RNN과 LSTM이 유행하고 있습니다. 누군가 Metatrader에 연결하려고 했습니까? 이론상으로는 가격 시계열을 나타내는 시퀀스로 작업하고 " 계량 경제학의 핵심"인 일반적인 회귀는 가우스 포인트 클라우드가 있는 정규 분포에서만 작동하기 때문에 유용해야 합니다.
:))) 수리 된 Alyosha와 함께 Kesha의 손자가 최후의 심판에서와 같이 여기에서 모든 것을 생각하고 정리하게하십시오. 그리고 어리석게도 그들의 계명을 화폐로 바꾸겠습니다. 아름다움!
아이넷은 입소문이 빠르게 퍼지는 큰 마을이라 누적과
힌두교도가 칠면조를 창조하고 RL의 도움으로 영혼을 구원하는 것에 대한 메시아의 징징은 지점의 저자를 무관심하게 만들지 않았습니다.))
medium.com/@alexeybnk/improving-q-learning-agent-trading-stock-by-adding-recurrency-and-reward-shaping-b9e0ee095c8b
medium.com/@alexeybnk/improving-q-learning-agent-trading-stock-by-adding-recurrency-and-reward-shaping-b9e0ee095c8b
처럼
알렉세이 비아즈미킨
Alyosha, 그리드와 매개변수가 아니라 그리드에 있는 하이퍼파라미터, 무작위 등. 하지만 유효성을 검사하는 방법에 대해 생각해야 하며,
확인하는 방법(필요한 경우), 그리고 방법과 내용뿐만 아니라, 그렇지 않으면 게임은 양초의 가치가 없습니다 ...
선생님, 이 테라리움에서 매개변수와 하이퍼파라미터의 차이점은 무엇입니까? 라이브러리 이름이 적절할텐데...
내 목표는 10-30 catbust 트리와 같은 작은 모델 크기를 사용하여 python의 GPU와 명령줄에서 성능을 테스트하는 것입니다.
네. 회귀 포리스트도 유사한 기능을 갖도록 DFSplitR에서 복제합니다.
다른 값을 넣어
qcnt=15;
qmin=1;
qmax=5;
등, 파일 크기 는 변경되지 않으며, 오류도 그리 크지 않은 것 같습니다
내가 잘 이해하지 못했을 수도 있기 때문에 한번RL에 노이즈를 적절하게 추가하면 OOS가 있는 기차의 결과가 균일해지고 물론 기차 섹션에도 노이즈가 추가됩니다. DQN을 사용하여 해당 기사의 예를 따르지만 더 일찍 구현했습니다.
https://habr.com/ru/post/436628/
물론 정현파와 함께 그는 너무 멀리 갔고 너무 단순한 기능을 학습했지만 규범의 논리에서 오류를 찾기에는
"내 손으로" LSTM 세포를 추가하는 방법이 궁금합니다. 브레인 스토밍해야합니다.
다른 값을 넣어
qcnt=15;
qmin=1;
qmax=5;
등, 파일 크기는 변경되지 않으며, 오류도 그리 크지 않은 것 같습니다
내가 잘 이해하지 못했을 수도 있기 때문에 한번쓰기 전에 배정밀도가 필요하지 않은 경우 데이터를 Float로 변환할 수 있습니다(저에게는 필요하지 않음).
필요할 때 내가 직접 할 것입니다.
이제 RNN과 LSTM이 유행하고 있습니다. 누군가 Metatrader에 연결하려고 했습니까? 이론상으로는 가격 시계열을 나타내는 시퀀스로 작업하고 " 계량 경제학 의 핵심"인 일반적인 회귀는 가우스 포인트 클라우드가 있는 정규 분포에서만 작동하기 때문에 유용해야 합니다.
R에서든 Python 에서든 R.mqh 라이브러리와 keras/tensorflow 라이브러리 를 사용하세요. 문제가 없고 완전한 기능을 갖추고 있으며 모든 취향에 맞는 다양한 예를 사용할 수 있습니다.
행운을 빕니다
R에서 원하거나 Python인 경우 R.mqh 라이브러리 및 keras/tensorflow 라이브러리를 사용하십시오. 문제가 없으며 전체 기능을 사용할 수 있습니다.
행운을 빕니다
블라디미르, 모니터링이 있는 경우 개인 메시지로 링크를 보내주십시오.
나는 내 것을 모니터링하지 않고 다른 사람들은 모릅니다. 위에 인용된 기사는 코드를 복제하고 지나치게 복잡하게 만들기에 충분한 정보가 없습니다. R6을 사용하지 않고 패키지의 표준 레이어로 모든 것을 구현할 수 있다고 생각합니다.
행운을 빕니다