ترجمه فارسی مقاله شکلدهی پاداش خود-تطبیقی بسیار کارآمد برای یادگیری تقویتی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Highly Efficient Self-Adaptive Reward Shaping for Reinforcement Learning |
| عنوان مقاله به فارسی | شکلدهی پاداش خود-تطبیقی بسیار کارآمد برای یادگیری تقویتی |
| نویسندگان | Haozhe Ma, Zhengding Luo, Thanh Vinh Vo, Kuankuan Sima, Tze-Yun Leong |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 22 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , |
| توضیحات | Submitted 7 August, 2024; v1 submitted 6 August, 2024; originally announced August 2024. |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده در 7 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 6 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. |
قیمت: 19,000 تومان
سفارش
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش میدهید.
قیمت: 880,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- 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 محصول همان جا 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
چکیده
Reward shaping addresses the challenge of sparse rewards in reinforcement learning by constructing denser and more informative reward signals. To achieve self-adaptive and highly efficient reward shaping, we propose a novel method that incorporates success rates derived from historical experiences into shaped rewards. Our approach utilizes success rates sampled from Beta distributions, which dynamically evolve from uncertain to reliable values as more data is collected. Initially, the self-adaptive success rates exhibit more randomness to encourage exploration. Over time, they become more certain to enhance exploitation, thus achieving a better balance between exploration and exploitation. We employ Kernel Density Estimation (KDE) combined with Random Fourier Features (RFF) to derive the Beta distributions, resulting in a computationally efficient implementation in high-dimensional continuous state spaces. This method provides a non-parametric and learning-free approach. The proposed method is evaluated on a wide range of continuous control tasks with sparse and delayed rewards, demonstrating significant improvements in sample efficiency and convergence stability compared to relevant baselines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شکل دهی پاداش با ایجاد سیگنال های متراکم تر و آموزنده تر پاداش ، به چالش پاداش های پراکنده در یادگیری تقویت می پردازد.برای دستیابی به شکل گیری پاداش خود سازگار و بسیار کارآمد ، ما یک روش جدید را پیشنهاد می کنیم که میزان موفقیت حاصل از تجربیات تاریخی را به پاداش های شکل می رساند.رویکرد ما از نرخ موفقیت نمونه برداری از توزیع بتا استفاده می کند ، که با جمع آوری داده های بیشتر ، به صورت پویا از نامشخص به مقادیر قابل اعتماد تکامل می یابد.در ابتدا ، نرخ موفقیت خود سازگار برای تشویق اکتشاف ، تصادفی بیشتری را نشان می دهد.با گذشت زمان ، آنها برای تقویت بهره برداری مطمئن تر می شوند ، بنابراین به تعادل بهتر بین اکتشاف و بهره برداری می رسند.ما از برآورد چگالی هسته (KDE) همراه با ویژگی های تصادفی فوریه (RFF) استفاده می کنیم تا توزیع بتا را بدست آوریم ، و در نتیجه اجرای محاسباتی کارآمد در فضاهای حالت مداوم با ابعاد بالا انجام می شود.این روش یک رویکرد غیر پارامتری و بدون یادگیری را ارائه می دهد.روش پیشنهادی در طیف گسترده ای از کارهای کنترل مداوم با پاداش های پراکنده و تأخیر ارزیابی می شود و نشان دهنده پیشرفت های قابل توجهی در راندمان نمونه و ثبات همگرایی در مقایسه با پایه های مربوطه است.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- 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 محصول همان جا 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.