کتاب کارایی نظری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
, ,

کتاب کارایی نظری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027619 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 کارایی نظری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 4. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. معادلات بلمن
  • 6. ارزش حالت (V-value)
  • 7. ارزش عمل-حالت (Q-value)
  • 8. سیاست (Policy)
  • 9. اپیزودها و چرخه یادگیری
  • 10. هدف یادگیری تقویتی (بیشینه‌سازی پاداش تجمعی)
  • 11. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-based methods)
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. یادگیری Sarsa
  • 15. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. پیشرفت‌های DQN (Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay)
  • 17. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based methods)
  • 18. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 19. REINFORCE
  • 20. یادگیری Actor-Critic
  • 21. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 22. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله (MARL)
  • 23. مقدمه به محیط‌های چندعامله
  • 24. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 25. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 26. عدم ایستایی (Non-stationarity) محیط
  • 27. مشکل تعمیم‌پذیری (Scalability)
  • 28. مشکل هماهنگی (Coordination)
  • 29. مشکل رقابت (Competition)
  • 30. مشکل کشف (Exploration)
  • 31. مشکل پاداش‌دهی (Reward shaping)
  • 32. انواع محیط‌های چندعامله
  • 33. محیط‌های با مجموع صفر (Zero-sum environments)
  • 34. محیط‌های با مجموع غیرصفر (Non-zero-sum environments)
  • 35. محیط‌های همکاری (Cooperative environments)
  • 36. محیط‌های رقابتی (Competitive environments)
  • 37. محیط‌های مختلط (Mixed environments)
  • 38. محیط‌های با عامل‌های همگن (Homogeneous agents)
  • 39. محیط‌های با عامل‌های ناهمگن (Heterogeneous agents)
  • 40. محیط‌های با ارتباطات (Communication)
  • 41. محیط‌های بدون ارتباطات (No communication)
  • 42. مدل‌های نظری MARL
  • 43. مدل‌های عامل‌های منطقی (Rational agents)
  • 44. مدل‌های عامل‌های متقابل (Interactive agents)
  • 45. مدل‌های مبتنی بر بازی (Game-theoretic approaches)
  • 46. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 47. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 48. تعادل نش تقریبی (Approximate Nash Equilibrium)
  • 49. تعادل پرفکت ساب‌گیم (Subgame Perfect Equilibrium)
  • 50. تعادل بیزین نش (Bayesian Nash Equilibrium)
  • 51. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی سیاست‌های MARL
  • 52. روش‌های یادگیری در MARL
  • 53. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 54. Q-Learning در MARL (VDN, QMIX, QTRAN)
  • 55. توسعه VDN (Value Decomposition Networks)
  • 56. توسعه QMIX
  • 57. توسعه QTRAN
  • 58. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 59. گرادیان سیاست در MARL (MADDPG, COMA)
  • 60. توسعه MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 61. توسعه COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 62. روش‌های مبتنی بر بازی در MARL
  • 63. تطبیق با نظریه بازی‌ها
  • 64. یادگیری سیاست‌های مبتنی بر تعادل
  • 65. استراتژی‌های یادگیری در محیط‌های رقابتی
  • 66. استراتژی‌های یادگیری در محیط‌های همکاری
  • 67. استراتژی‌های یادگیری در محیط‌های مختلط
  • 68. چالش‌های کارایی الگوریتم‌های MARL
  • 69. پیچیدگی محاسباتی
  • 70. نیاز به داده‌های زیاد
  • 71. حساسیت به پارامترها
  • 72. مشکل همگرایی
  • 73. راهکارهای نظری برای بهبود کارایی
  • 74. تجزیه مشکل به زیرمسائل کوچکتر
  • 75. استفاده از ساختار محیط
  • 76. استفاده از ارتباطات بین عامل‌ها
  • 77. یادگیری سیاست‌های مشترک
  • 78. یادگیری سیاست‌های توزیع شده
  • 79. یادگیری با پاداش‌های پراکنده (Sparse rewards)
  • 80. یادگیری با پاداش‌های منفی
  • 81. یادگیری با پاداش‌های تشویقی (Shaped rewards)
  • 82. یادگیری با انتقال دانش (Transfer learning)
  • 83. یادگیری با فراگیری (Meta-learning)
  • 84. کاربردها و مطالعات موردی MARL
  • 85. بازی‌های استراتژیک (مانند Go, StarCraft)
  • 86. رباتیک چندرباته
  • 87. سیستم‌های توزیع شده
  • 88. مدیریت منابع
  • 89. شبکه‌های مخابراتی
  • 90. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 91. بازارهای مالی
  • 92. ارزیابی و سنجش کارایی الگوریتم‌های MARL
  • 93. معیارهای ارزیابی (پاداش تجمعی، نرخ برد، دقت)
  • 94. مقایسه با خط مبنا (Baselines)
  • 95. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 96. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
  • 97. مسائل باز و پژوهش‌های آینده در MARL
  • 98. طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیرتر
  • 99. بهبود هماهنگی و همکاری
  • 100. مدیریت عامل‌های پویا و ناهمگن

📚 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 کارایی نظری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا