如果初始值太大，使得加权后的输入落入激励函数的饱和区，从而会使被预测函数的导数非常小，在计算权值的修正时，由于预测函数的导数趋向零，因而权值的修正也趋向零，从而使权值调节过程几乎停顿下来。所以，一般总是希望经过初始加权后的每个神经元的输出都接近于零。 DQN。DQN是Q学习算法的扩展，其使用神经网络来表示Q值。与监督（深度）学习类似，在DQN中，我们训练神经网络并尝试最小化损失函数。我们通过随机抽样转换(状态、动作、奖励)来训练网络。例如，这些层不仅可以是全连接层，而且可以是卷积层。 Double Q学习。 终于得到了传说中的神经网络EA（原步骤有漏，已更新） - 「外汇软件与交易系统」 - 火线外汇论坛,yangzhongfei的网易博客,世上无难事，只怕有心人!, PSO优化BP神经网络在Matlab中的实现. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是在1995年由美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart共同提出的，其基本思想是受他们早期对鸟类群体行为研究结果的启发，并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型。
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