سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL

کتاب کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال 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 کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تعریف MDP
  • 6. حالت، عمل، پاداش، انتقال
  • 7. تابع ارزش
  • 8. تابع ارزش حالت (V)
  • 9. تابع ارزش حالت-عمل (Q)
  • 10. اپتیمال بودن
  • 11. الگوریتم های یادگیری RL
  • 12. یادگیری Q
  • 13. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 14. Gradient Policy
  • 15. Actor-Critic
  • 16. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 17. چالش های MARL
  • 18. عدم سکون محیط
  • 19. عدم ثبات هدف
  • 20. رقابت و همکاری
  • 21. مقیاس پذیری
  • 22. مقدمه ای بر شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 23. مبانی CNN
  • 24. لایه های کانولوشنال
  • 25. فیلترها (کرنل ها)
  • 26. ویژگی های استخراج شده
  • 27. توابع فعال سازی (ReLU، Sigmoid، Tanh)
  • 28. لایه های Pooling (Max Pooling، Average Pooling)
  • 29. لایه های کاملاً متصل (Fully Connected)
  • 30. معماری های CNN رایج (LeNet، AlexNet، VGG، ResNet)
  • 31. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 32. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 33. کاربرد CNN در تشخیص اشیاء
  • 34. کاربرد CNN در بخش بندی تصویر
  • 35. کاربرد CNN در تولید تصویر
  • 36. کاربرد CNN در MARL
  • 37. چرا CNN در MARL مفید است؟
  • 38. پردازش داده های حسی تصویری (مانند حسگرهای دوربین)
  • 39. استخراج ویژگی های فضایی
  • 40. کاهش ابعاد داده های ورودی
  • 41. یادگیری نمایش های سلسله مراتبی
  • 42. معماری های CNN برای MARL
  • 43. CNN های پایه برای ورودی های تصویری
  • 44. CNN های سفارشی سازی شده برای وظایف خاص MARL
  • 45. ترکیب CNN با سایر معماری ها (RNN، LSTM)
  • 46. CNN های کانولوشنال 3D برای داده های زمانی
  • 47. CNN های کانولوشنال فضایی-زمانی
  • 48. CNN های کانولوشنال گراف (GCN) برای تعاملات بین عوامل
  • 49. آموزش عوامل MARL با استفاده از CNN
  • 50. جمع آوری داده های آموزشی
  • 51. تعریف تابع زیان (Loss Function)
  • 52. بهینه سازی تابع زیان
  • 53. انتخاب بهینه ساز (Optimizer)
  • 54. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. تکنیک های Regularization
  • 56. کاربرد CNN در مدل های مبتنی بر ارزش (Value-Based) در MARL
  • 57. DQN با ورودی های تصویری
  • 58. Double DQN با ورودی های تصویری
  • 59. Dueling DQN با ورودی های تصویری
  • 60. Prioritized Experience Replay با ورودی های تصویری
  • 61. کاربرد CNN در مدل های مبتنی بر سیاست (Policy-Based) در MARL
  • 62. Actor-Critic با ورودی های تصویری
  • 63. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) با ورودی های تصویری
  • 64. PPO (Proximal Policy Optimization) با ورودی های تصویری
  • 65. TRPO (Trust Region Policy Optimization) با ورودی های تصویری
  • 66. کاربرد CNN در مدل های مبتنی بر مدل (Model-Based) در MARL
  • 67. یادگیری مدل محیط با استفاده از CNN
  • 68. پیش بینی حالت و پاداش با استفاده از CNN
  • 69. برنامه ریزی با استفاده از مدل های CNN
  • 70. کاربرد CNN در سناریوهای خاص MARL
  • 71. بازی های چند عامله (مانند StarCraft، Atari)
  • 72. رباتیک (مانند کنترل گروهی ربات ها)
  • 73. خودروهای خودران (مانند همکاری و رقابت)
  • 74. شبکه های ارتباطی (مانند مسیریابی هوشمند)
  • 75. سیستم های توصیه گر چند عامله
  • 76. مدیریت منابع توزیع شده
  • 77. شبیه سازی های پیچیده (مانند شبیه سازی ترافیک)
  • 78. چالش های استفاده از CNN در MARL
  • 79. پیچیدگی محاسباتی
  • 80. نیاز به حجم داده زیاد
  • 81. تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 82. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 83. تکنیک های پیشرفته CNN در MARL
  • 84. شبکه های کانولوشنال متغیر (Deformable Convolutional Networks)
  • 85. شبکه های کانولوشنال توجه (Attention Mechanisms in CNNs)
  • 86. شبکه های کانولوشنال با گراف (Graph Convolutional Networks)
  • 87. شبکه های کانولوشنال خودکار (Autoencoders) برای یادگیری نمایش
  • 88. شبکه های کانولوشنال چند مقیاسی (Multi-Scale CNNs)
  • 89. شبکه های کانولوشنال با کانال های کانولوشنال (Channel-wise Convolutional Networks)
  • 90. شبکه های کانولوشنال با کانال های کانولوشنال (Group Convolutional Networks)
  • 91. شبکه های کانولوشنال با کانال های کانولوشنال (Depthwise Separable Convolutional Networks)
  • 92. شبکه های کانولوشنال با کانال های کانولوشنال (MobileNets)
  • 93. شبکه های کانولوشنال با کانال های کانولوشنال (EfficientNets)
  • 94. تحقیقات جاری و روندهای آینده
  • 95. MARL و CNN برای وظایف پیچیده تر
  • 96. MARL و CNN برای محیط های پویا
  • 97. MARL و CNN برای همکاری نامتقارن
  • 98. MARL و CNN برای یادگیری تعاملی
  • 99. MARL و CNN برای عامل های با قابلیت یادگیری اجتماعی
  • 100. MARL و CNN برای یادگیری تقویتی فدرال

📚 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.