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逻辑导向的深度强化学习在股票交易中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种神经和符号端到端强化学习架构，能够克服深度学习技术的局限性。该架构在视频游戏中表现出色，通过获得一组符号规则，性能比传统完全神经强化学习系统更好。
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关键要点
- 该研究提出了一种神经和符号端到端强化学习架构。
- 该架构克服了深度学习技术的局限性，如需要大数据集和高级认知功能的实现困难。
- 研究者以简单的视频游戏为例展示了该架构的实现原型。
- 结果表明，该架构能够有效学习并通过获得符号规则提高性能。
- 该架构的性能优于传统的完全神经强化学习系统。
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