سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا

کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل ها
  • 4. محیط
  • 5. حالت
  • 6. پاداش
  • 7. سیاست
  • 8. تابع ارزش
  • 9. تابع Q
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. یادگیری با مدل
  • 12. یادگیری آفلاین
  • 13. یادگیری آنلاین
  • 14. چالش های MARL
  • 15. نویز در مشاهدات
  • 16. تعاملات پویا
  • 17. پیچیدگی محاسباتی
  • 18. فضای حالت/عمل بزرگ
  • 19. عدم قطعیت در رفتار عامل های دیگر
  • 20. ناهمگنی عامل ها
  • 21. ارتباطات بین عامل ها
  • 22. هماهنگی و رقابت
  • 23. مقیاس پذیری
  • 24. پیاده سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا
  • 25. روش های کلاسیک MARL
  • 26. Q-learning توزیع شده
  • 27. Independent Q-Learning (IQL)
  • 28. Decentralized Q-Learning (DQL)
  • 29. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. Double DQN
  • 32. Dueling DQN
  • 33. Prioritized Experience Replay
  • 34. Noise Networks
  • 35. Actor-Critic Methods
  • 36. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 37. Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 38. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 39. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 40. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 41. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 42. Network Architectures for MARL
  • 43. Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • 44. Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • 45. Long Short-Term Memory (LSTM)
  • 46. Gated Recurrent Units (GRUs)
  • 47. Graph Neural Networks (GNNs)
  • 48. Transformers
  • 49. Attention Mechanisms
  • 50. Communication Protocols in MARL
  • 51. Learning to Communicate
  • 52. CommNet
  • 53. DIAL
  • 54. TarMAC
  • 55. Gated Graph Communication
  • 56. Learning to Coordinate
  • 57. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 58. QMIX
  • 59. VDPO
  • 60. COMA
  • 61. MADDPG for Coordination
  • 62. Multi-Agent Reinforcement Learning with Social Dilemmas
  • 63. Prisoner's Dilemma
  • 64. Stag Hunt
  • 65. Chicken Game
  • 66. Tragedy of the Commons
  • 67. Game Theory for MARL
  • 68. Nash Equilibrium
  • 69. Correlated Equilibrium
  • 70. Fictitious Play
  • 71. Evolutionary Game Theory
  • 72. Multi-Agent Reinforcement Learning for Complex Tasks
  • 73. Robotics
  • 74. Autonomous Driving
  • 75. Traffic Control
  • 76. Resource Management
  • 77. Smart Grids
  • 78. Game Playing (e.g., StarCraft, Dota 2)
  • 79. Robotics Simulation
  • 80. Hardware Implementation
  • 81. Simulators and Environments for MARL
  • 82. OpenAI Gym
  • 83. PettingZoo
  • 84. StarCraft II Learning Environment
  • 85. Unity ML-Agents
  • 86. DeepMind Lab
  • 87. Custom Environments
  • 88. Tools and Libraries for MARL
  • 89. TensorFlow
  • 90. PyTorch
  • 91. Ray RLLib
  • 92. OpenSpiel
  • 93. Challenges in Large-Scale MARL
  • 94. Scalability of Algorithms
  • 95. Computational Resources
  • 96. Data Efficiency
  • 97. Generalization Across Environments
  • 98. Robustness to Adversarial Agents
  • 99. Explainability and Interpretability of MARL Systems
  • 100. Ethical Considerations in MARL

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.