Machine Learning,Artificial Intelligence,Computer Science and Game Theory,Multiagent Systems,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , علوم کامپیوتر و نظریه بازی , سیستم های چند منظوره ,
توضیحات
Submitted 4 September, 2024; v1 submitted 1 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 1 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
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
We initiate the study of Multi-Agent Reinforcement Learning from Human Feedback (MARLHF), exploring both theoretical foundations and empirical validations. We define the task as identifying Nash equilibrium from a preference-only offline dataset in general-sum games, a problem marked by the challenge of sparse feedback signals. Our theory establishes the upper complexity bounds for Nash Equilibrium in effective MARLHF, demonstrating that single-policy coverage is inadequate and highlighting the importance of unilateral dataset coverage. These theoretical insights are verified through comprehensive experiments. To enhance the practical performance, we further introduce two algorithmic techniques. (1) We propose a Mean Squared Error (MSE) regularization along the time axis to achieve a more uniform reward distribution and improve reward learning outcomes. (2) We utilize imitation learning to approximate the reference policy, ensuring stability and effectiveness in training. Our findings underscore the multifaceted approach required for MARLHF, paving the way for effective preference-based multi-agent systems.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
ما مطالعه یادگیری تقویت چند عامل از بازخورد انسانی (MARLHF) را آغاز می کنیم ، و به بررسی بنیادهای نظری و اعتبارسنجی تجربی می پردازیم.ما این کار را به عنوان شناسایی تعادل NASH از مجموعه داده های آفلاین فقط اولویت در بازی های جمع عمومی تعریف می کنیم ، مشکلی که با چالش سیگنال های بازخورد پراکنده مشخص شده است.نظریه ما مرزهای پیچیدگی بالایی را برای تعادل NASH در MARLHF مؤثر ایجاد می کند ، نشان می دهد که پوشش یک سیاست ناکافی است و اهمیت پوشش مجموعه داده های یک طرفه را برجسته می کند.این بینش های نظری از طریق آزمایش های جامع تأیید می شود.برای تقویت عملکرد عملی ، ما دو روش الگوریتمی را بیشتر معرفی می کنیم.(1) ما برای دستیابی به توزیع پاداش یکنواخت تر و بهبود نتایج یادگیری پاداش ، یک تنظیم خطای مربع (MSE) را در طول محور زمان پیشنهاد می کنیم.(2) ما از یادگیری تقلید برای تقریب سیاست مرجع ، اطمینان از ثبات و اثربخشی در آموزش استفاده می کنیم.یافته های ما بر رویکرد چند جانبه مورد نیاز برای MARLHF تأکید می کند و راه را برای سیستم های چند عامل مبتنی بر ترجیح مؤثر هموار می کند.
📚 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
