Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido"
- 3-х сверточных слоёв предварительной обработки данных,
¿Cuáles son sus parámetros de activación, optimización, ventana, paso y ventana de salida?
- 3 capas ocultas totalmente conectadas de 1000 neuronas cada una,
¿Cuáles son sus parámetros de activación y optimización?
- 1 capa de decisión totalmente conectada de 45 neuronas (15 neuronas cada una para 3 distribuciones de probabilidad de acciones),
¿Cuáles son sus parámetros de activación y optimización?
- 1 capa SoftMax para normalizar las distribuciones de probabilidad.
SiftMax se especifica en NetCreator. ¿Terminacon 45 ?
В NetCreator указан SiftMax. У него в итоге выйдет outputs 45?
Utilice el NetCreator de este artículo. Se ha añadido el parámetro Cabezas para SoftMax. En él debe especificar el número de acciones posibles. Entonces el parámetro Tamaño de capa SoftMax cambiará.
He utilizado Adam para optimizar todas las capas neuronales. Antes de SoftMax, la función de activación no se utiliza. Puede hacer un gran número de neuronas con el mismo resultado en el nivel límite del dominio de resultados. Y SoftMax dará las mismas probabilidades para ellos. Lo que sesgará el resultado. Aquí SoftMax es la función de activación.
¿No es siempre cero?
¿Supongo que debería haber sido (Vmax-Vmin)/N?
¿Qué pasa con #include "..\Unsupervised\AE\VAE.mqh" ?
¿Hay un manual sencillo de cómo usar estas cosas, si VAE.mqh aparecerá?
*edit* Aquí está el VAE.mqh https://www.mql5.com/es/articles/11245 está en la Parte 22
- www.mql5.com
¿Y qué pasa con #include "..\Unsupervised\AE\VAE.mqh"?
¿Existe un manual sencillo de cómo usar estas coisas, si VAE.mqh aparece?
*editar* Aquí está VAE.mqh https://www.mql5.com/es/articles/11245 está en Parte 22
Sí, pero me sigue apareciendo un error como el de abajo. ¿Ha encontrado este problema?
MathRandomNormal' - identificador no declarado VAE.mqh 92 8
',' - token inesperado VAE.mqh 92 26
'0' - algún operador esperado VAE.mqh 92 25
'(' - paréntesis izquierdo desequilibrado VAE.mqh 92 6
',' - token inesperado VAE.mqh 92 29
expresión sin efecto VAE.mqh 92 28
',' - símbolo inesperado VAE.mqh 92 48
')' - símbolo inesperado VAE.mqh 92 56
expresión sin efecto VAE.mqh 92 50
')' - token inesperado VAE.mqh 92 57
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Artículo publicado Redes neuronales: así de sencillo (Parte 32): Aprendizaje Q distribuido:
En uno de los artículos de esta serie, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q. Este método promedia las recompensas de cada acción. En 2017 se presentaron dos trabajos que muestran un mayor éxito al estudiar la función de distribución de recompensas. Vamos a analizar la posibilidad de utilizar esta tecnología para resolver nuestros problemas.
Según los resultados del funcionamiento del asesor de prueba en el simulador de estrategias de MetaTrader 5 durante las 2 semanas analizadas con respecto a las señales del modelo, hemos obtenido un beneficio de alrededor de 20 dólares. Recordemos que todas las operaciones se han realizado con un lote mínimo fijo. En el siguiente gráfico podemos apreciar fácilmente una clara tendencia al alza del balance.
Las estadísticas comerciales muestran casi un 56% de transacciones rentables. Sin embargo, tenga en cuenta que el asesor experto ha sido creado exclusivamente para probar el modelo en el simulador de estrategias y no resulta adecuado para el comercio real en los mercados financieros.
Autor: Dmitriy Gizlyk