سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمقی برای استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی در MARL

کتاب شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمقی برای استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی در MARL

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 شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمقی برای استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 4. چالش‌های یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 5. محیط‌های MARL
  • 6. عوامل در MARL
  • 7. فضای عمل و فضای مشاهده
  • 8. تابع پاداش در MARL
  • 9. همکاری و رقابت در MARL
  • 10. محیط‌های مشترک پاداش
  • 11. محیط‌های مجزای پاداش
  • 12. محیط‌های ترکیبی پاداش
  • 13. مقدمه به شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 14. شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. لایه کانولوشن
  • 17. فیلترهای کانولوشن
  • 18. ویژگی‌های استخراج شده توسط CNN
  • 19. لایه ادغام (Pooling)
  • 20. لایه فعال‌سازی
  • 21. مقدمه به شبکه‌های عصبی عمقی
  • 22. عمق در شبکه‌های عصبی
  • 23. مزایای شبکه‌های عصبی عمقی
  • 24. چالش‌های شبکه‌های عصبی عمقی
  • 25. استخراج ویژگی‌های فضایی
  • 26. استخراج ویژگی‌های زمانی
  • 27. استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی
  • 28. ترکیب CNN و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. شبکه‌های عصبی لانگ شورت ترم (LSTM)
  • 30. شبکه‌های عصبی گیتد رکِرنت (GRU)
  • 31. معماری‌های CNN-RNN برای داده‌های فضایی-زمانی
  • 32. کاربرد CNN در استخراج ویژگی‌های فضایی در MARL
  • 33. کاربرد RNN در استخراج ویژگی‌های زمانی در MARL
  • 34. معماری‌های CNN-GRULSTM
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمقی (DCNN)
  • 36. مزایای DCNN در استخراج ویژگی
  • 37. چالش‌های DCNN
  • 38. معماری‌های DCNN برای MARL
  • 39. استخراج ویژگی‌های فضایی-زمانی با DCNN
  • 40. مدل‌های DCNN برای محیط‌های مبتنی بر گرید
  • 41. مدل‌های DCNN برای محیط‌های مبتنی بر گراف
  • 42. مدل‌های DCNN برای محیط‌های مبتنی بر صحنه
  • 43. استفاده از DCNN در عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 44. DCNN به عنوان مولد سیاست
  • 45. DCNN به عنوان مولد تابع ارزش
  • 46. DCNN در معماری‌های Actor-Critic
  • 47. DCNN در معماری‌های DQN
  • 48. DCNN در معماری‌های PPO
  • 49. DCNN در معماری‌های MADDPG
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده برای داده‌های فضایی-زمانی
  • 51. انتقال یادگیری در DCNN برای MARL
  • 52. یادگیری چند وظیفه‌ای با DCNN
  • 53. یادگیری فدرال با DCNN
  • 54. تفسیرپذیری DCNN در MARL
  • 55. تجسم ویژگی‌های استخراج شده توسط DCNN
  • 56. تحلیل حساسیت DCNN
  • 57. ارزیابی عملکرد DCNN در MARL
  • 58. سناریوهای شبیه‌سازی شده MARL
  • 59. داده‌های واقعی MARL
  • 60. مقایسه DCNN با روش‌های سنتی استخراج ویژگی
  • 61. مقایسه DCNN با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
  • 62. مطالعات موردی: بازی‌های استراتژی
  • 63. مطالعات موردی: رباتیک
  • 64. مطالعات موردی: سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 65. مطالعات موردی: شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 66. مطالعات موردی: هوش مصنوعی در ورزش
  • 67. مطالعات موردی: سیستم‌های دفاعی
  • 68. کاربرد DCNN در مسائل همکاری
  • 69. کاربرد DCNN در مسائل رقابتی
  • 70. کاربرد DCNN در مسائل ترکیبی
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی DCNN در MARL
  • 72. نیاز به داده‌های زیاد
  • 73. نیاز به قدرت محاسباتی بالا
  • 74. انتخاب معماری مناسب DCNN
  • 75. تنظیم ابرپارامترها
  • 76. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های DCNN
  • 77. بهینه‌سازی DCNN برای کارایی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از DCNN در MARL
  • 79. ملاحظات امنیتی
  • 80. ملاحظات حریم خصوصی
  • 81. ملاحظات تعصب
  • 82. آینده DCNN در MARL
  • 83. پیشرفت‌های آتی در معماری‌های DCNN
  • 84. ادغام DCNN با تکنیک‌های دیگر هوش مصنوعی
  • 85. کاربردهای نوظهور DCNN در MARL
  • 86. چالش‌های تحقیقاتی باز
  • 87. راهنمایی برای محققان
  • 88. منابع کلیدی
  • 89. کتاب‌ها
  • 90. مقالات مروری
  • 91. مجموعه مقالات کنفرانس‌ها
  • 92. پایگاه‌های داده
  • 93. نرم‌افزارهای مرتبط
  • 94. ابزارهای شبیه‌سازی
  • 95. کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 96. چارچوب‌های MARL
  • 97. منابع آموزشی تکمیلی
  • 98. دوره‌های آنلاین
  • 99. کارگاه‌ها
  • 100. انجمن‌های آنلاین

📚 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.