![なぜプログラマはあなたの事が嫌いなのか - megamouthの葬列](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3d4e5663ab2166e07e385849a1037dbed96a64e0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages-fe.ssl-images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F517oihajcyL._SL160_.jpg)
Nekopuniさんのブログに触発されて趣味と実益を兼ねて強化学習を用いたアルゴリズムトレードについて調べてみました。 書いている内容には全く自信がありません(特にコード)。自分用のメモが主な用途ですが、しょぼいサーベイ資料として参考になればありがたいです。 参考資料 An Automated FX Trading System Using Adaptive Reinforcement Learning[参考文献1] ← RRLによる最適化 Design of an FX trading system using Adaptive Reinforcement Learning[参考文献2] ← 上の論文の要約パワポ Algorithm Trading using Q-Learning and Recurrent Reinforcement Learning[参考文献3] ← Q-learn
これは 人工知能アドベントカレンダー の16日目の記事です。 最近もっとも注目を集めている Deep Learning について見ていきましょう。なお、ニューラルネットワークとディープラーニング、人工知能との関係については、以下のエントリも併せてご覧ください。 kazoo04.hatenablog.com 前回までのおさらい 前回はパーセプトロンとバックプロパゲーション(BP)について説明しました。 パーセプトロンは次のような構造をとっています。 これだけでもある種の学習は可能でしたが、一方で原理的に学習が不可能な問題があることがわかりました*1。 そこでバックプロパゲーションが登場します。これは結果だけ見れば簡単な話で、パーセプトロンをもうひとつくっつけて3層構造にしたというものです。 これで非線形な問題も扱えるようになりました。原理的には中間層(真ん中の層)のニューロンの数を増やすこと
ブロードメディア<4347>とGクラスタ・グローバルは、9月25日より、スクウェア・エニックスの人気RPGゲーム『FINAL FANTASY XIII-2』をスマートフォン・タブレット向けに、Google PlayおよびApp Storeにて提供開始した。価格は2400円(税込)。 『FINAL FANTASY XIII-2』は、世界的な大ヒットを記録した人気RPG『FINAL FANTASY XIII』の続編で、探索する要素を強化したフィールド、モンスターを仲間に加え戦略性を増したバトル、タイムトラベルがテーマの自由に展開するストーリーなど、様々な進化を遂げた作品となっている。今回、さらに刺激と興奮に満ちた「ファイナルファンタジーXIIIシリーズ」の世界が、Gクラスタ技術により、スマートフォンやタブレットで楽しめるようになったという。 ▼『FINAL FANTASY XIII-2』アプリ
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