Machine Learning,Artificial Intelligence,Multiagent Systems,Social and Information Networks,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , سیستم های چندتایی , شبکه های اجتماعی و اطلاعاتی ,
توضیحات
Submitted 12 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده 12 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
Graph path search is a classic computer science problem that has been recently approached with Reinforcement Learning (RL) due to its potential to outperform prior methods. Existing RL techniques typically assume a global view of the network, which is not suitable for large-scale, dynamic, and privacy-sensitive settings. An area of particular interest is search in social networks due to its numerous applications. Inspired by seminal work in experimental sociology, which showed that decentralized yet efficient search is possible in social networks, we frame the problem as a collaborative task between multiple agents equipped with a limited local view of the network. We propose a multi-agent approach for graph path search that successfully leverages both homophily and structural heterogeneity. Our experiments, carried out over synthetic and real-world social networks, demonstrate that our model significantly outperforms learned and heuristic baselines. Furthermore, our results show that meaningful embeddings for graph navigation can be constructed using reward-driven learning.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
جستجوی مسیر گراف یک مشکل کلاسیک علوم رایانه است که اخیراً به دلیل پتانسیل آن برای بهتر از روشهای قبلی با یادگیری تقویت (RL) نزدیک شده است.تکنیک های RL موجود به طور معمول یک نمای جهانی از شبکه را فرض می کنند ، که برای تنظیمات در مقیاس بزرگ ، پویا و حساس به حریم خصوصی مناسب نیست.منطقه مورد علاقه خاص به دلیل برنامه های بیشمار آن ، جستجو در شبکه های اجتماعی است.با الهام از کار منی در جامعه شناسی تجربی ، که نشان می دهد جستجوی غیر متمرکز و در عین حال کارآمد در شبکه های اجتماعی امکان پذیر است ، ما این مشکل را به عنوان یک کار مشترک بین چندین عامل مجهز به نمای محلی محدود از شبکه می پردازیم.ما یک رویکرد چند عامل برای جستجوی مسیر نمودار پیشنهاد می کنیم که با موفقیت هم ناهمگونی هموفیلی و هم ساختاری را افزایش می دهد.آزمایشات ما ، که بر روی شبکه های اجتماعی مصنوعی و واقعی انجام شده است ، نشان می دهد که مدل ما به طور قابل توجهی از خطوطی آموخته شده و اکتشافی بهتر عمل می کند.علاوه بر این ، نتایج ما نشان می دهد که تعبیه معنی دار برای پیمایش نمودار می تواند با استفاده از یادگیری پاداش محور ساخته شود.
📚 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
