記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第47回）：時間差分を用いた強化学習」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.04.01 08:10 新しい記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック（第47回）：時間差分を用いた強化学習」はパブリッシュされました: 時間差分学習は、エージェントの訓練中に予測された報酬と実際の報酬の差に基づいてQ値を更新する強化学習のアルゴリズムの一つです。特に、状態と行動のペアにこだわらずにQ値を更新する点に特徴があります。したがって、これまでの記事と同様に、ウィザードで作成したエキスパートアドバイザー(EA)での適用方法を検討していきます。 強化学習における時間差分(TD)学習の導入は、TDがモンテカルロ法やQ学習、SARSAといった他のアルゴリズムとどのように異なるのかを理解するための第一歩となります。本記事では、TD学習の特徴や仕組みを解き明かし、特にそのユニークな性質（エピソードが完了するのを待たずに、部分的な情報をもとに値の推定を段階的に更新できる点）に焦点を当てます。この特性により、TD学習は、環境が変動しやすく、学習方策を素早く更新する必要がある状況で特に有効なツールとなります。 前回の強化学習の記事では、モンテカルロ法について説明しました。この手法では、各エピソードの終了後に報酬情報を蓄積し、最終的に単一の更新をおこないます。 一方で、時間差分学習(TD)は、以前こちらとこちらで取り上げたQ学習やSARSAと同様に、部分的かつ未完のエピソードから逐次学習をおこなうアプローチです。 作者: Stephen Njuki 新しいコメント 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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強化学習における時間差分(TD)学習の導入は、TDがモンテカルロ法やQ学習、SARSAといった他のアルゴリズムとどのように異なるのかを理解するための第一歩となります。本記事では、TD学習の特徴や仕組みを解き明かし、特にそのユニークな性質（エピソードが完了するのを待たずに、部分的な情報をもとに値の推定を段階的に更新できる点）に焦点を当てます。この特性により、TD学習は、環境が変動しやすく、学習方策を素早く更新する必要がある状況で特に有効なツールとなります。
前回の強化学習の記事では、モンテカルロ法について説明しました。この手法では、各エピソードの終了後に報酬情報を蓄積し、最終的に単一の更新をおこないます。 一方で、時間差分学習(TD)は、以前こちらとこちらで取り上げたQ学習やSARSAと同様に、部分的かつ未完のエピソードから逐次学習をおこなうアプローチです。
作者: Stephen Njuki