記事「ニューラルネットワークが簡単に（第35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）」についてのディスカッション
収支がおかしい。年内は取引だけがオープンされ、テスト終了時にはすべてクローズされたようだ。秋にはすべての取引がセールとユーロになった。ほぼ1年間、利益も損失も放置している）。
こんにちは、素晴らしい記事をありがとうございます。
私はいくつかのテストを行うことを熱望しているが、私はあなたが言及されているにもかかわらず、モデルを作成するのに苦労している " Expert Advisorを訓練するために、すべてのモデルは NetCreator ツールを使用して作成されました。"
ありがとうございます。
Нейросети — это просто (Часть 25): Практикум Transfer Learning
- www.mql5.com
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
助けてください
ありがとうございます
とても素晴らしい記事だ。ニューロンの数、どの層、どの活性化、どの出力。よろしくお願いします。
以前の記事で、モデルの作成、レイヤーとその特徴について説明しましたね。この場合はどうすればいいのでしょうか？
作者が見当たらない。もしかしたら、フォーラムのメンバーの誰かがこの獣を動かすことができたのでしょうか？モデルにどのようなレイヤーを作成すべきか、情報を教えていただけませんか？
スーパー
zipファイルには入っていないようです。
NetCreatorでモデルを作成する方法について詳しい情報がありますか？
下記の通りです：
EAをトレーニングするために、すべてのモデルはNetCreator ツールを 使用して作成されました。ストラテジーテスターで EA を動作させるには、モデルファイルをターミナル共通ディレクトリ 'TerminalCommonFiles' に置く必要があります。
Neural networks made easy (Part 25): Practicing Transfer Learning
- www.mql5.com
In the last two articles, we developed a tool for creating and editing neural network models. Now it is time to evaluate the potential use of Transfer Learning technology using practical examples.
具体的にどのようにモデルを作成すべきか、もっと詳しく教えてください。このEAを使って実験したいのですが、これが邪魔をしています！
取引の機会を逃しています。
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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35回）：ICM（Intrinsic Curiosity Module、内発的好奇心モジュール）」はパブリッシュされました:
強化学習アルゴリズムの研究を続けます。これまで検討してきたすべてのアルゴリズムでは、あるシステム状態から別の状態への遷移ごとに、エージェントがそれぞれの行動を評価できるようにするための報酬方策を作成する必要がありました。しかし、この方法はかなり人工的なものです。実際には、行動と報酬の間には、ある程度の時間差があります。今回は、行動から報酬までの様々な時間の遅れを扱うことができるモデル訓練アルゴリズムに触れてみましょう。
EAを訓練するために、すべてのモデルは NetCreatorツールを使用して作成されました。なお、ストラテジーテスターでEAを動作させるためには、モデルファイルをターミナル共通ディレクトリ「TerminalCommonFiles」に配置する必要があります。各エージェントが独自のサンドボックスで動作するため、ターミナル共通フォルダを介してのみデータのやり取りができるためです。
ストラテジーテスターでの訓練には、これまでの仮想訓練アプローチに比べて、少し時間がかかります。そのため、モデルの訓練期間を10か月に短縮しました。それ以外のテストパラメータの変更はありません。今回もH1時間枠でEURUSDを使用しました。指標はデフォルトのパラメータで使用しました。
正直なところ、預金の紛失から学習が始まるのではと予想していましたが、最初のパスでは、モデルは0に近い結果を示しました。2回目のパスでは利益を得たこともありました。このモデルは330回の取引をおこない、98％以上で利益を上げています。
作者: Dmitriy Gizlyk