Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 35): Módulo de curiosidade intrínseca" - página 2

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francobritannique #:
Posso reiterar a solicitação de mais detalhes sobre como exatamente o modelo deve ser criado? Gostaria muito de fazer experiências com esse EA, mas isso está me impedindo!

Olá, você pode usar o modelo do próximo artigo.

Neural networks made easy (Part 36): Relational Reinforcement Learning
Neural networks made easy (Part 36): Relational Reinforcement Learning
  • www.mql5.com
In the reinforcement learning models we discussed in previous article, we used various variants of convolutional networks that are able to identify various objects in the original data. The main advantage of convolutional networks is the ability to identify objects regardless of their location. At the same time, convolutional networks do not always perform well when there are various deformations of objects and noise. These are the issues which the relational model can solve.
 
yuk ping wong #:

Você tem o arquivo do modelo? Parece que ele não está no arquivo zip.

Você tem mais informações sobre como criar o modelo também pelo NetCreator ou, pelo menos, compartilhar esse arquivo? O EA não pode ser executado sem esse arquivo.

Como dito abaixo:

Para treinar o EA, todos os modelos foram criados usando a ferramenta NetCreator.Deve-se acrescentar que, para permitir a operação do EA no testador de estratégia, os arquivos de modelo devem estar localizados no diretório comum do terminal 'Terminal\Common\Files', uma vez que cada agente opera em sua própria área restrita, de modo que eles podem trocar dados somente por meio da pasta comum dos terminais.

Olá, sobre a criação de modelos com o NetCreator, você pode ler em"Neural networks made easy (Part 31): Algoritmos evolutivos"

Neural networks made easy (Part 31): Evolutionary algorithms
Neural networks made easy (Part 31): Evolutionary algorithms
  • www.mql5.com
In the previous article, we started exploring non-gradient optimization methods. We got acquainted with the genetic algorithm. Today, we will continue this topic and will consider another class of evolutionary algorithms.
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