記事「ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習」についてのディスカッション
- 3-х сверточных слоёв предварительной обработки данных,
活性化、最適化、ウィンドウ、ステップ、ウィンドウ・アウトのパラメータは？
- 各1000ニューロンの3つの完全連結隠れ層、
それらの活性化、最適化パラメータは？
- 45ニューロンからなる1つの完全連結決定層（行動の3つの確率分布に対して各15ニューロン）、
活性化、最適化パラメータは？
- 確率分布を正規化する1番目のSoftMax層。
SiftMaxはNetCreatorで指定。 45で 終わるか？
В NetCreator указан SiftMax. У него в итоге выйдет outputs 45?
この記事のNetCreatorを使用してください。SoftMaxのHeadsパラメータが追加されました。その中で、可能なアクションの数を指定する必要があります。すると、SoftMaxのレイヤーサイズパラメータが変更されます。
これは常にゼロではないのか：
(Vmax-Vmin)/Nであるべきだったのでは？
What about #include "..\Unsupervised\AE\VAE.mqh" ?
There is simple manual how to use this stuff, if VAE.mqh will appear?
*edit*VAE.mqhはこちら https://www.mql5.com/ja/articles/11245 Part22にあります。
- www.mql5.com
E quanto a #include "... \Unsupervised\AE 001VAE.mqh"
?VAE.mqhを使用するための簡単なマニュアルはありますか？
*editar*Aqui está o VAE.mqh https://www.mql5.com/ja/articles/11245 is there na Parte 22
はい、でもまだ下記のようなエラーが出ます。この問題は見つかりましたか？
'MathRandomNormal' - 宣言されていない識別子 VAE.mqh 92 8
',' - 予期しないトークン VAE.mqh 92 26
'0' - 想定外の演算子 VAE.mqh 92 25
'(' - アンバランスな左括弧 VAE.mqh 92 6
',' - 予期しないトークン VAE.mqh 92 29
expression has no effect VAE.mqh 92 28
',' - 予期しないトークン VAE.mqh 92 48
')' - 予期しないトークン VAE.mqh 92 56
expression has no effect VAE.mqh 92 50
')' - 予期しないトークン VAE.mqh 92 57
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新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第32部）：分散型Q学習」はパブリッシュされました:
この連載で前回Q学習法を紹介しました。この手法は、各行動の報酬を平均化するものです。2017年には、報酬分布関数を研究する際に、より大きな成果を示す2つの研究が発表されました。そのような技術を使って、私たちの問題を解決する可能性を考えてみましょう。
MetaTrader 5のストラテジーテスターでテスト用EAを2週間稼働させ、モデルシグナルに基づく取引を行ったところ、約20ドルの利益が発生しました。すべての操作に最低ロットが設定されていました。下のグラフは、残高が明らかに増加傾向にあることを示しています。
取引操作の統計では、ほぼ56％の操作が黒字でした。ただし、このEAはストラテジーテスターでモデルをテストすることのみを目的としており、金融市場における実際の取引には適していません。
作者: Dmitriy Gizlyk