ترجمه فارسی مقاله یادگیری توابع پاداش علیت از نمایش های متنوع

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Learning Causally Invariant Reward Functions from Diverse Demonstrations
عنوان مقاله به فارسی یادگیری توابع پاداش علیت از نمایش های متنوع
نویسندگان Ivan Ovinnikov, Eugene Bykovets, Joachim M. Buhmann
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 20
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 12 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 12 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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

Inverse reinforcement learning methods aim to retrieve the reward function of a Markov decision process based on a dataset of expert demonstrations. The commonplace scarcity and heterogeneous sources of such demonstrations can lead to the absorption of spurious correlations in the data by the learned reward function. Consequently, this adaptation often exhibits behavioural overfitting to the expert data set when a policy is trained on the obtained reward function under distribution shift of the environment dynamics. In this work, we explore a novel regularization approach for inverse reinforcement learning methods based on the causal invariance principle with the goal of improved reward function generalization. By applying this regularization to both exact and approximate formulations of the learning task, we demonstrate superior policy performance when trained using the recovered reward functions in a transfer setting

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

روشهای یادگیری تقویت معکوس با هدف بازیابی عملکرد پاداش یک فرآیند تصمیم گیری مارکوف بر اساس مجموعه داده های تظاهرات تخصصی.کمبود معمول و منابع ناهمگن از چنین تظاهرات می تواند منجر به جذب همبستگی های فریبنده در داده ها توسط عملکرد پاداش آموخته شود.در نتیجه ، این سازگاری غالباً هنگامی که یک سیاست در مورد عملکرد پاداش به دست آمده تحت تغییر توزیع پویایی محیط آموزش داده می شود ، بیش از حد رفتاری را به مجموعه داده های متخصص نشان می دهد.در این کار ، ما یک رویکرد منظم جدید را برای روشهای یادگیری تقویت معکوس مبتنی بر اصل عدم تغییر علی با هدف بهبود تعمیم عملکرد پاداش بررسی می کنیم.با استفاده از این تنظیم در هر دو فرمولاسیون دقیق و تقریبی کار یادگیری ، ما عملکرد سیاست برتر را هنگام آموزش با استفاده از توابع پاداش بازیابی شده در یک تنظیم انتقال نشان می دهیم

📚 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.

🎯 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.