ترجمه فارسی مقاله اشتراک گذاری و انتقال دانش از طریق عامل پاداش متمرکز برای یادگیری تقویتی چند وظیفه ای

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Knowledge Sharing and Transfer via Centralized Reward Agent for Multi-Task Reinforcement Learning
عنوان مقاله به فارسی اشتراک گذاری و انتقال دانش از طریق عامل پاداش متمرکز برای یادگیری تقویتی چند وظیفه ای
نویسندگان Haozhe Ma, Zhengding Luo, Thanh Vinh Vo, Kuankuan Sima, Tze-Yun Leong
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 19
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

Reward shaping is effective in addressing the sparse-reward challenge in reinforcement learning by providing immediate feedback through auxiliary informative rewards. Based on the reward shaping strategy, we propose a novel multi-task reinforcement learning framework, that integrates a centralized reward agent (CRA) and multiple distributed policy agents. The CRA functions as a knowledge pool, which aims to distill knowledge from various tasks and distribute it to individual policy agents to improve learning efficiency. Specifically, the shaped rewards serve as a straightforward metric to encode knowledge. This framework not only enhances knowledge sharing across established tasks but also adapts to new tasks by transferring valuable reward signals. We validate the proposed method on both discrete and continuous domains, demonstrating its robustness in multi-task sparse-reward settings and its effective transferability to unseen tasks.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

شکل گیری پاداش در پرداختن به چالش پراکنده-پاداش در یادگیری تقویت با ارائه بازخورد فوری از طریق پاداش های کمکی آموزنده مؤثر است.بر اساس استراتژی شکل دهی پاداش ، ما یک چارچوب یادگیری تقویت کننده چند کاره جدید را پیشنهاد می کنیم ، که یک عامل پاداش متمرکز (CRA) و چندین عامل سیاست توزیع شده را ادغام می کند.CRA به عنوان یک استخر دانش عمل می کند ، که هدف آن تقطیر دانش از وظایف مختلف و توزیع آن به عوامل سیاست فردی برای بهبود کارآیی یادگیری است.به طور خاص ، پاداش های شکل به عنوان یک متریک ساده برای رمزگذاری دانش عمل می کنند.این چارچوب نه تنها به اشتراک گذاری دانش در وظایف تعیین شده افزایش می یابد بلکه با انتقال سیگنال های پاداش ارزشمند با وظایف جدید سازگار می شود.ما روش پیشنهادی را در هر دو حوزه گسسته و مداوم تأیید می کنیم ، و استحکام آن را در تنظیمات پاداش پراکنده چند وظیفه ای و انتقال مؤثر آن به کارهای غیب 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.