ترجمه فارسی مقاله الگوریتم ها و تحقیقات RL مشروط بر هدف شتاب دهنده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Accelerating Goal-Conditioned RL Algorithms and Research
عنوان مقاله به فارسی الگوریتم ها و تحقیقات RL مشروط بر هدف شتاب دهنده
نویسندگان Michał Bortkiewicz, Władek Pałucki, Vivek Myers, Tadeusz Dziarmaga, Tomasz Arczewski, Łukasz Kuciński, Benjamin Eysenbach
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 20 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی 20 اوت 2024 ارسال شد.در ابتدا اوت 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

Self-supervision has the potential to transform reinforcement learning (RL), paralleling the breakthroughs it has enabled in other areas of machine learning. While self-supervised learning in other domains aims to find patterns in a fixed dataset, self-supervised goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) agents discover new behaviors by learning from the goals achieved during unstructured interaction with the environment. However, these methods have failed to see similar success, both due to a lack of data from slow environments as well as a lack of stable algorithms. We take a step toward addressing both of these issues by releasing a high-performance codebase and benchmark JaxGCRL for self-supervised GCRL, enabling researchers to train agents for millions of environment steps in minutes on a single GPU. The key to this performance is a combination of GPU-accelerated environments and a stable, batched version of the contrastive reinforcement learning algorithm, based on an infoNCE objective, that effectively makes use of this increased data throughput. With this approach, we provide a foundation for future research in self-supervised GCRL, enabling researchers to quickly iterate on new ideas and evaluate them in a diverse set of challenging environments. Website + Code: https://github.com/MichalBortkiewicz/JaxGCRL

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

خودآنوشت پتانسیل تبدیل یادگیری تقویت (RL) را دارد ، و به موازات دستیابی به موفقیت هایی که در سایر زمینه های یادگیری ماشین فعال شده است.در حالی که یادگیری خود تحت نظارت در حوزه های دیگر با هدف یافتن الگوهای در یک مجموعه داده ثابت ، عوامل یادگیری تقویت شده با هدف (GCRL) با یادگیری رفتارهای جدیدی را با یادگیری از اهداف حاصل از تعامل بدون ساختار با محیط زیست کشف می کنند.با این حال ، این روش ها نتوانسته اند موفقیت مشابهی را ببینند ، هم به دلیل کمبود داده از محیط های آهسته و هم عدم وجود الگوریتم های پایدار.ما با انتشار یک پایگاه کد با کارایی بالا و معیار JAXGCRL برای GCRL خود تحت نظارت ، گامی را برای پرداختن به هر دوی این مسائل برداشته ایم و محققان را قادر می سازد تا میلیون ها مراحل محیط زیست را در عرض چند دقیقه در یک GPU واحد آموزش دهند.نکته اصلی این عملکرد ترکیبی از محیط های شتاب دهنده GPU و یک نسخه پایدار و پراکنده از الگوریتم یادگیری تقویت کننده متضاد ، بر اساس یک هدف Infonce است که به طور موثری استفاده از این افزایش توان داده را ایجاد می کند.با این رویکرد ، ما پایه و اساس تحقیقات آینده را در GCRL خود تحت نظارت فراهم می کنیم و به محققان این امکان را می دهد تا به سرعت در مورد ایده های جدید تکرار شوند و آنها را در مجموعه متنوعی از محیط های چالش برانگیز ارزیابی کنند.وب سایت + کد: https://github.com/michalbortkiewicz/jaxgcrl

📚 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.