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2023.11.21
2023.11.21
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第43回）：報酬関数なしでスキルを習得する".
強化学習の問題は、報酬関数を定義する必要性にあります。それは複雑であったり、形式化するのが難しかったりします。この問題に対処するため、明確な報酬関数を持たずにスキルを学習する、活動ベースや環境ベースのアプローチが研究されています。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に (第42回）：先延ばしのモデル、理由と解決策".
強化学習の文脈では、モデルの先延ばしにはいくつかの理由があります。この記事では、モデルの先延ばしの原因として考えられることと、それを克服するための方法について考察しています。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第41回）：階層モデル".
この記事では、複雑な機械学習問題を解決するための効果的なアプローチを提供する階層的訓練モデルについて説明します。階層モデルはいくつかのレベルで構成され、それぞれがタスクの異なる側面を担当します。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第40回）：大量のデータでGo-Exploreを使用する".
この記事では、長い訓練期間に対するGo-Exploreアルゴリズムの使用について説明します。訓練時間が長くなるにつれて、ランダムな行動選択戦略が有益なパスにつながらない可能性があるためです。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"リプレイシステムの開発 - 市場シミュレーション（第8回）：指標のロック".
この記事では、MQL5言語を使用しながら指標をロックする方法を見ていきます。非常に興味深く素晴らしい方法でそれをおこないます。
2023.11.21
パブリッシュされた記事"ニューラルネットワークが簡単に（第39回）：Go-Explore、探検への異なるアプローチ".
強化学習モデルにおける環境の研究を続けます。この記事では、モデルの訓練段階で効果的に環境を探索することができる、もうひとつのアルゴリズム「Go-Explore」を見ていきます。
2023.11.20
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2023.11.19
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さまざまな移動平均タイプをテストして、それらがどの程度洞察力に富むかを確認する
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2023.11.19
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2023.11.16
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2023.11.16
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2023.11.16
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2023.11.16
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2023.11.15
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2023.11.14
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2023.11.14
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2023.11.11
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2023.11.10
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