記事「知っておくべきMQL5ウィザードのテクニック(第55回):PER付きSAC」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.06.20 12:26 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55回):PER付きSAC」はパブリッシュされました: 強化学習において、リプレイバッファは特にDQNやSACのようなオフポリシーアルゴリズムにおいて重要な役割を果たします。これにより、メモリバッファのサンプリング処理が注目されます。たとえばSACのデフォルト設定では、このバッファからランダムにサンプルを取得しますが、Prioritized Experience Replay (PER)を用いることで、TDスコア(時間差分誤差)に基づいてサンプリングを調整することができます。本稿では、強化学習の意義を改めて確認し、いつものように交差検証ではなく、この仮説だけを検証する、ウィザードで組み立てたエキスパートアドバイザー(EA)を用いて考察します。 Prioritized Experience Replay (PER)バッファと、ランダムサンプリング用の一般的なリプレイバッファは、どちらもDQNやSACといったオフポリシーの強化学習アルゴリズムで使用されます。これらは、過去の経験を保存し、そこからサンプリングする仕組みを提供する点では共通していますが、PERは過去の経験をどのように優先付けしてサンプリングするかという点で一般的なリプレイバッファと異なります。 一般的なリプレイバッファでは、経験は一様かつランダムにサンプリングされます。つまり、過去のどの経験も、その重要性や学習への貢献度にかかわらず、同じ確率で選ばれるということです。一方、PERでは、過去の経験はその「優先度」に基づいてサンプリングされます。この優先度は、時間差分誤差の大きさによって定量化されることが一般的です。この誤差は、学習における「重要性」の指標と見なされ、高い誤差値を持つ経験は、より頻繁にサンプリングされます。この優先度の割り当ては、比例型または順位型のアプローチで実装されることがあります。 一方で、一般的なリプレイバッファはバイアスを導入しませんが、PERはこの優先度付けによってバイアスを導入します。このバイアスが学習過程を不公平に歪めてしまう可能性があるため、PERでは重要度サンプリング重みを使用して、各サンプルが学習に与える影響を補正します。一般的なリプレイバッファは、内部処理が少ないためサンプル効率が高いという利点があります。それに対して、PERはより多くの処理を必要としますが、より焦点を絞った意味のある学習を実現する点で優れています。 このように、PERの実装は一般的なリプレイバッファに比べて複雑であることは言うまでもありません。ここで強調すべきは、PERが「sum-tree」と呼ばれる優先度付きキューを管理するための追加クラスを必要とする点です。このデータ構造を用いることで、優先度に応じた効率的な経験のサンプリングが可能になります。PERは、より情報量が多い、あるいは難易度の高い経験に焦点を当てることで、より早い収束と高い性能をもたらす傾向があります。 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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Prioritized Experience Replay (PER)バッファと、ランダムサンプリング用の一般的なリプレイバッファは、どちらもDQNやSACといったオフポリシーの強化学習アルゴリズムで使用されます。これらは、過去の経験を保存し、そこからサンプリングする仕組みを提供する点では共通していますが、PERは過去の経験をどのように優先付けしてサンプリングするかという点で一般的なリプレイバッファと異なります。
一般的なリプレイバッファでは、経験は一様かつランダムにサンプリングされます。つまり、過去のどの経験も、その重要性や学習への貢献度にかかわらず、同じ確率で選ばれるということです。一方、PERでは、過去の経験はその「優先度」に基づいてサンプリングされます。この優先度は、時間差分誤差の大きさによって定量化されることが一般的です。この誤差は、学習における「重要性」の指標と見なされ、高い誤差値を持つ経験は、より頻繁にサンプリングされます。この優先度の割り当ては、比例型または順位型のアプローチで実装されることがあります。
一方で、一般的なリプレイバッファはバイアスを導入しませんが、PERはこの優先度付けによってバイアスを導入します。このバイアスが学習過程を不公平に歪めてしまう可能性があるため、PERでは重要度サンプリング重みを使用して、各サンプルが学習に与える影響を補正します。一般的なリプレイバッファは、内部処理が少ないためサンプル効率が高いという利点があります。それに対して、PERはより多くの処理を必要としますが、より焦点を絞った意味のある学習を実現する点で優れています。
このように、PERの実装は一般的なリプレイバッファに比べて複雑であることは言うまでもありません。ここで強調すべきは、PERが「sum-tree」と呼ばれる優先度付きキューを管理するための追加クラスを必要とする点です。このデータ構造を用いることで、優先度に応じた効率的な経験のサンプリングが可能になります。PERは、より情報量が多い、あるいは難易度の高い経験に焦点を当てることで、より早い収束と高い性能をもたらす傾向があります。
作者: Stephen Njuki