ترجمه فارسی مقاله آموزش همزمان بهینه سازهای مرتبه اول و دوم در آموزش تقویتی مبتنی بر جمعیت

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 Simultaneous Training of First- and Second-Order Optimizers in Population-Based Reinforcement Learning
عنوان مقاله به فارسی آموزش همزمان بهینه سازهای مرتبه اول و دوم در آموزش تقویتی مبتنی بر جمعیت
نویسندگان Felix Pfeiffer, Shahram Eivazi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; v1 submitted 27 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 8 pages, 5 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 27 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 8 صفحه ، 5 شکل
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

The tuning of hyperparameters in reinforcement learning (RL) is critical, as these parameters significantly impact an agent's performance and learning efficiency. Dynamic adjustment of hyperparameters during the training process can significantly enhance both the performance and stability of learning. Population-based training (PBT) provides a method to achieve this by continuously tuning hyperparameters throughout the training. This ongoing adjustment enables models to adapt to different learning stages, resulting in faster convergence and overall improved performance. In this paper, we propose an enhancement to PBT by simultaneously utilizing both first- and second-order optimizers within a single population. We conducted a series of experiments using the TD3 algorithm across various MuJoCo environments. Our results, for the first time, empirically demonstrate the potential of incorporating second-order optimizers within PBT-based RL. Specifically, the combination of the K-FAC optimizer with Adam led to up to a 10% improvement in overall performance compared to PBT using only Adam. Additionally, in environments where Adam occasionally fails, such as the Swimmer environment, the mixed population with K-FAC exhibited more reliable learning outcomes, offering a significant advantage in training stability without a substantial increase in computational time.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تنظیم HyperParameters در یادگیری تقویت (RL) بسیار مهم است ، زیرا این پارامترها به طور قابل توجهی بر عملکرد و راندمان یادگیری یک عامل تأثیر می گذارد.تنظیم پویاپرپارامترها در طی فرایند آموزش می تواند عملکرد و ثبات یادگیری را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.آموزش مبتنی بر جمعیت (PBT) روشی را برای دستیابی به این هدف با تنظیم مداوم HyperParameters در طول آموزش فراهم می کند.این تنظیم مداوم ، مدل ها را قادر می سازد تا با مراحل مختلف یادگیری سازگار شوند و در نتیجه همگرایی سریعتر و عملکرد کلی بهبود یافته باشد.در این مقاله ، ما با استفاده از همزمان بهینه سازهای مرتبه اول و دوم در یک جمعیت واحد ، پیشرفت به PBT را پیشنهاد می کنیم.ما یک سری آزمایشات را با استفاده از الگوریتم TD3 در محیط های مختلف Mujoco انجام دادیم.نتایج ما ، برای اولین بار ، به صورت تجربی پتانسیل ترکیب بهینه سازهای مرتبه دوم را در RL مبتنی بر PBT نشان می دهد.به طور خاص ، ترکیب بهینه ساز K-FAC با آدم منجر به بهبود 10 ٪ در عملکرد کلی در مقایسه با PBT با استفاده از تنها آدم شد.علاوه بر این ، در محیط هایی که گاهی اوقات آدم شکست می خورد ، مانند محیط شناگر ، جمعیت مختلط با K-FAC نتایج یادگیری قابل اطمینان تری را به نمایش می گذارند ، و مزیت قابل توجهی در ثبات آموزش و بدون افزایش قابل توجه در زمان محاسباتی دارند.

📚 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.