Machine Learning,Optimization and Control,یادگیری ماشین , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 15 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 5th Polish Conference on Artificial Intelligence , Journal ref: Progress in Polish Artificial Intelligence Research, 4(5), pp. 287-294, 2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 15 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: 5 کنفرانس لهستان در مورد هوش مصنوعی ، مجله Ref: پیشرفت در تحقیقات هوش مصنوعی لهستان ، 4 (5) ، صص 287-294 ، 2024
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
This paper explores the application of Reinforcement Learning (RL) to the two-dimensional rectangular packing problem. We propose a reduced representation of the state and action spaces that allow us for high granularity. Leveraging UNet architecture and Proximal Policy Optimization (PPO), we achieved a model that is comparable to the MaxRect heuristic. However, our approach has great potential to be generalized to nonrectangular packing problems and complex constraints.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله به بررسی استفاده از یادگیری تقویت (RL) در مشکل بسته بندی مستطیل دو بعدی می پردازیم.ما نمایندگی کاهش یافته از وضعیت و فضاهای عمل را پیشنهاد می کنیم که به ما امکان دانه بندی بالایی را می دهد.با استفاده از معماری UNET و بهینه سازی سیاست پروگزیمال (PPO) ، ما به مدلی دست یافتیم که با اکتشافی MaxRect قابل مقایسه است.با این حال ، رویکرد ما از پتانسیل بسیار خوبی برخوردار است تا در مورد مشکلات بسته بندی غیر منتخب و محدودیت های پیچیده تعمیم یابد.
📚 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 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
