کتاب ساختارهای یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
, ,

کتاب ساختارهای یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000026518 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساختارهای یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های MARL

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مقدمه ای بر شبکه های عصبی عمیق
  • 4. مروری بر یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق
  • 5. کاربردها
  • 6. چالش ها
  • 7. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 8. محیط ها
  • 9. عامل ها
  • 10. حالت ها
  • 11. اقدامات
  • 12. پاداش ها
  • 13. سیاست ها
  • 14. توابع ارزش
  • 15. معادلات بلمن
  • 16. یادگیری بدون مدل
  • 17. روش های مونت کارلو
  • 18. یادگیری تفاضل زمانی
  • 19. یادگیری Q
  • 20. Q-learning
  • 21. Deep Q-Networks (DQN)
  • 22. معماری DQN
  • 23. تابع هدف DQN
  • 24. بهینه سازی DQN
  • 25. تجربه بازپخش
  • 26. حافظه بازپخش
  • 27. یادگیری آفلاین
  • 28. یادگیری آنلاین
  • 29. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 30. روش های مبتنی بر مدل
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 32. محیط های چندعامله
  • 33. انواع عامل ها
  • 34. همکاری
  • 35. رقابت
  • 36. مختلط
  • 37. چالش های MARL
  • 38. همگام سازی عامل ها
  • 39. ناپایداری
  • 40. ناهمگونی
  • 41. مقیاس پذیری
  • 42. تعمیم
  • 43. مفاهیم اساسی MARL
  • 44. فضای حالت مشترک
  • 45. فضای عمل مشترک
  • 46. فضای حالت و عمل مجزا
  • 47. فضای حالت و عمل پیوسته
  • 48. اهمیت عامل ها
  • 49. اهمیت فضا
  • 50. توابع ارزش مشترک
  • 51. توابع ارزش مجزا
  • 52. توابع ارزش عامل محور
  • 53. توابع ارزش مبتنی بر مشاهده
  • 54. سیاست های مشترک
  • 55. سیاست های مجزا
  • 56. سیاست های عامل محور
  • 57. سیاست های مبتنی بر مشاهده
  • 58. مدل های مبتنی بر مشاهده
  • 59. مدل های مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 60. مدل های مبتنی بر مشاهده عامل محور
  • 61. مدل های مبتنی بر مشاهده مبتنی بر عامل
  • 62. هماهنگی عامل ها
  • 63. ارتباطات عامل ها
  • 64. یادگیری هماهنگ
  • 65. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 66. توابع پاداش مشترک
  • 67. توابع پاداش مجزا
  • 68. توابع پاداش مبتنی بر عامل
  • 69. توابع پاداش مبتنی بر مشاهده
  • 70. توابع پاداش مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 71. توابع پاداش مبتنی بر مشاهده عامل محور
  • 72. توابع پاداش مبتنی بر مشاهده مبتنی بر عامل
  • 73. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 74. معماری های MADRL
  • 75. DQN برای MARL
  • 76. Actor-Critic برای MARL
  • 77. Policy Gradients برای MARL
  • 78. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای MARL
  • 79. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 80. معماری MADDPG
  • 81. تابع هدف MADDPG
  • 82. بهینه سازی MADDPG
  • 83. تجربه بازپخش برای MADDPG
  • 84. محیط بازپخش برای MADDPG
  • 85. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) برای MARL
  • 86. Multi-Agent Asynchronous Advantage Actor-Critic (MAA3C)
  • 87. معماری MAA3C
  • 88. تابع هدف MAA3C
  • 89. بهینه سازی MAA3C
  • 90. تجربه بازپخش برای MAA3C
  • 91. محیط بازپخش برای MAA3C
  • 92. مرکز گرا
  • 93. غیر متمرکز
  • 94. یادگیری مبتنی بر مشاهده
  • 95. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 96. یادگیری مبتنی بر مشاهده عامل محور
  • 97. یادگیری مبتنی بر مشاهده مبتنی بر عامل
  • 98. یادگیری با مدل
  • 99. یادگیری بدون مدل
  • 100. یادگیری مبتنی بر شبیه سازی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساختارهای یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا