【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机应用，具体涉及训练可用于人工智能规划或分析智能体的强化学习方法。
技术介绍
1、量化交易指的是依靠数学模型实施投资策略的交易方法。其具有自动化和连续性的特点，且能够避免主观判断带来的不理性决策，目前是证券投资领域主要使用的方法。在金融创新的大背景下，将机器学习、强化学习等技术与量化交易进行融合是目前的趋势。
2、此外，机器翻译、导航机器人训练、游戏ai训练指的是使用人工智能(ai)技术来进行场景的翻译和导航交互，以及增强游戏角色的智能水平和游戏体验。这通常包括通过人工智能学习、适应和做出复杂的决策，从而提高准确率和交互性。由于强化学习方法允许ai通过不断试错从实际经验中学习并且自适应地优化其策略，目前已经成为一种被广泛运用的ai训练方法。
3、传统机器学习方法在量化交易中的应用方向以价格预测为主，而强化学习方法则可以用来制定交易策略。交易策略是指在给定价格等情况下如何对交易标的物进行买卖操作，可以建模为一个顺序决策问题。而强化学习方法是机器学习方法中解决顺序决策问题的常用方法。具体到量化交易问...
【技术保护点】
1.一种从不完美演示中学习的强化学习智能体训练方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤1包含下列步骤：
3.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤3包含下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤4包含下列步骤：
5.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤5包含下列步骤：
6.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤6包含下列步骤：
7.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的...
【技术特征摘要】
1.一种从不完美演示中学习的强化学习智能体训练方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤1包含下列步骤：
3.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述的步骤3包含下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种方法，...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。