کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با نیاز به استراتژی‌های از پیش تعیین شده

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 نیاز به استراتژی‌های از پیش تعیین شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفاهیم عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 5. نیاز به عاملان متعدد
  • 6. چالش های MARL
  • 7. ناپایداری محیطی
  • 8. عدم قطعیت در مشاهده
  • 9. پیچیدگی محاسباتی
  • 10. مقیاس پذیری
  • 11. همکاری و رقابت
  • 12. هدف: پیاده سازی MARL برای مسائل با استراتژی های از پیش تعیین شده
  • 13. تعریف "استراتژی از پیش تعیین شده" در زمینه MARL
  • 14. انواع استراتژی های از پیش تعیین شده
  • 15. مثال هایی از مسائل با استراتژی های از پیش تعیین شده
  • 16. مراحل کلیدی در پیاده سازی MARL با استراتژی های از پیش تعیین شده
  • 17. مرور الگوریتم های پایه MARL
  • 18. Q-learning در محیط های تک عامله
  • 19. Deep Q-Networks (DQN)
  • 20. Policy Gradients
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. الگوریتم های MARL اولیه
  • 23. Decentralized execution, centralized training (DECT)
  • 24. Independent Q-Learning (IQL)
  • 25. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 26. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 27. QMIX
  • 28. CommNet
  • 29. COMA
  • 30. انتخاب معماری مناسب برای MARL
  • 31. شبکه های عصبی برای عاملان
  • 32. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 33. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. شبکه های عصبی ترانسفورمر
  • 35. معماری های مشترک یا مجزا
  • 36. نحوه ادغام استراتژی های از پیش تعیین شده در معماری
  • 37. طراحی تابع پاداش برای MARL
  • 38. اهمیت طراحی تابع پاداش
  • 39. پاداش های جمعی (Global Rewards)
  • 40. پاداش های محلی (Local Rewards)
  • 41. پاداش های ترکیبی
  • 42. طراحی تابع پاداش برای تشویق استراتژی های خاص
  • 43. نحوه ارزیابی استراتژی های از پیش تعیین شده
  • 44. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 45. نرخ موفقیت
  • 46. کارایی (Efficiency)
  • 47. انصاف (Fairness)
  • 48. پایداری
  • 49. پیاده سازی الگوریتم های MARL انتخاب شده
  • 50. محیط های شبیه سازی برای MARL
  • 51. OpenAI Gym, PettingZoo, StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
  • 52. PyMARL, RLlib
  • 53. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 54. آموزش عاملان
  • 55. تکنیک های اکتشاف (Exploration)
  • 56. نویز گوسی، اپسیلون-گرادی
  • 57. تکنیک های بهره برداری (Exploitation)
  • 58. برنامه ریزی اپسیلون
  • 59. مدیریت داده های آموزشی
  • 60. حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 61. اولویت بندی حافظه تجربه
  • 62. نحوه ادغام استراتژی های از پیش تعیین شده در فرآیند آموزش
  • 63. استراتژی های از پیش تعیین شده به عنوان ورودی اولیه
  • 64. استراتژی های از پیش تعیین شده به عنوان راهنما برای تابع پاداش
  • 65. استراتژی های از پیش تعیین شده به عنوان محدودیت در فضای عمل
  • 66. استراتژی های از پیش تعیین شده به عنوان هدف میانی
  • 67. استراتژی های از پیش تعیین شده به عنوان داده های کمکی
  • 68. مثال های عملی پیاده سازی
  • 69. بازی های تیمی (مانند فوتبال، بسکتبال)
  • 70. مدیریت ترافیک
  • 71. رباتیک همکاری کننده
  • 72. شبکه های توزیع شده
  • 73. سیستم های توصیه چند عامله
  • 74. یادگیری استراتژی های تیمی با محدودیت های ارتباطی
  • 75. یادگیری استراتژی های رقابتی با اهداف از پیش تعیین شده
  • 76. پیاده سازی MARL برای مسائل با نیاز به استراتژی های ثابت
  • 77. پیاده سازی MARL برای مسائل با نیاز به استراتژی های پویا
  • 78. تکنیک های پیشرفته در MARL
  • 79. Multi-Agent Reinforcement Learning with Opponent Modeling
  • 80. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 81. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 82. MADDPG در جزئیات
  • 83. QMIX در جزئیات
  • 84. VDN در جزئیات
  • 85. مروری بر ابزارها و کتابخانه های MARL
  • 86. PyMARL
  • 87. RLlib
  • 88. OpenSpiel
  • 89. TensorForce
  • 90. TensorFlow Agents
  • 91. PyTorch
  • 92. PyTorch Lightning
  • 93. ملاحظات پیاده سازی
  • 94. منابع محاسباتی
  • 95. زمان آموزش
  • 96. توازن بین پیچیدگی و کارایی
  • 97. نکات عیب یابی در MARL
  • 98. تشخیص ناپایداری آموزش
  • 99. مدیریت واگرایی
  • 100. رفع مشکلات مربوط به توزیع داده ها

📚 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.