記事「ニューラルネットワークが簡単に（第60回）：Online Decision Transformer (ODT)」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.02 15:35 新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第60回）：Online Decision Transformer (ODT)」はパブリッシュされました: 最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。 Online Decision Transformerアルゴリズムは、Decision Transformerに重要な修正を加え、効果的なオンライン訓練を実現します。最初の手順は、一般化された確率的訓練ゴールです。この文脈では、目標は、軌道を繰り返す確率を最大化する確率的方策を訓練することです。 オンラインRLアルゴリズムの主な特性は、探索と利用のバランスをとる能力です。確率的な方策であっても、伝統的なDTの定式化では探査は考慮されていません。この問題を解決するために、ODT法の著者は、軌跡のデータ分布に依存する方策のエントロピーを通して研究を定義しました。この分布は、オフラインの事前訓練中は静的ですが、オンラインセットアップ中は環境との相互作用中に得られる新しいデータに依存するため動的です。 Soft Actor Criticのような既存の最大エントロピーRLアルゴリズムの多くと同様に、ODT法の作者は、探索を奨励するために、方策エントロピーの下限を明示的に定義しています。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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最後の2つの記事は、望ましい報酬の自己回帰モデルの文脈で行動シーケンスをモデル化するDecision Transformer法に費やされました。この記事では、この方法の別の最適化アルゴリズムについて見ていきます。
Online Decision Transformerアルゴリズムは、Decision Transformerに重要な修正を加え、効果的なオンライン訓練を実現します。最初の手順は、一般化された確率的訓練ゴールです。この文脈では、目標は、軌道を繰り返す確率を最大化する確率的方策を訓練することです。
オンラインRLアルゴリズムの主な特性は、探索と利用のバランスをとる能力です。確率的な方策であっても、伝統的なDTの定式化では探査は考慮されていません。この問題を解決するために、ODT法の著者は、軌跡のデータ分布に依存する方策のエントロピーを通して研究を定義しました。この分布は、オフラインの事前訓練中は静的ですが、オンラインセットアップ中は環境との相互作用中に得られる新しいデータに依存するため動的です。
Soft Actor Criticのような既存の最大エントロピーRLアルゴリズムの多くと同様に、ODT法の作者は、探索を奨励するために、方策エントロピーの下限を明示的に定義しています。
作者: Dmitriy Gizlyk