Machine Learning,Computer Science and Game Theory,Multiagent Systems,یادگیری ماشین , علوم کامپیوتر و نظریه بازی , سیستم های چند منظوره ,
توضیحات
Submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 16 pages, CDC 2024 , Journal ref: CDC 2024 - Proceedings of the 63rd IEEE Conference on Decision and Control
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 16 صفحه ، CDC 2024 ، مجله Ref: CDC 2024 - مجموعه مقالات 63 کنفرانس IEEE در مورد تصمیم و کنترل
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
Markov Potential Games (MPGs) form an important sub-class of Markov games, which are a common framework to model multi-agent reinforcement learning problems. In particular, MPGs include as a special case the identical-interest setting where all the agents share the same reward function. Scaling the performance of Nash equilibrium learning algorithms to a large number of agents is crucial for multi-agent systems. To address this important challenge, we focus on the independent learning setting where agents can only have access to their local information to update their own policy. In prior work on MPGs, the iteration complexity for obtaining $ε$-Nash regret scales linearly with the number of agents $N$. In this work, we investigate the iteration complexity of an independent policy mirror descent (PMD) algorithm for MPGs. We show that PMD with KL regularization, also known as natural policy gradient, enjoys a better $\sqrt{N}$ dependence on the number of agents, improving over PMD with Euclidean regularization and prior work. Furthermore, the iteration complexity is also independent of the sizes of the agents' action spaces.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
بازی های بالقوه مارکوف (MPG) یک زیر کلاس مهم از بازی های مارکوف را تشکیل می دهند ، که یک چارچوب مشترک برای مدل سازی مشکلات یادگیری تقویت کننده چند عامل است.به طور خاص ، MPG ها به عنوان یک مورد خاص تنظیم منافع یکسان را شامل می شوند که در آن همه عوامل دارای عملکرد پاداش یکسان هستند.مقیاس بندی عملکرد الگوریتم های یادگیری تعادل NASH به تعداد زیادی از عوامل برای سیستم های چند عامل بسیار مهم است.برای پرداختن به این چالش مهم ، ما بر روی تنظیمات مستقل یادگیری تمرکز می کنیم که در آن نمایندگان فقط می توانند به اطلاعات محلی خود دسترسی پیدا کنند تا خط مشی خود را به روز کنند.در کار قبلی در MPG ، پیچیدگی تکرار برای بدست آوردن مقیاس پشیمانی $ $ $ $ با تعداد نمایندگان $ n $.در این کار ، ما پیچیدگی تکرار یک الگوریتم نزول آینه سیاست مستقل (PMD) برای MPG را بررسی می کنیم.ما نشان می دهیم که PMD با تنظیم KL ، که به عنوان شیب سیاست طبیعی نیز شناخته می شود ، از وابستگی $ \ SQRT {n} $ بهتر به تعداد نمایندگان برخوردار است و با تنظیم اقلیدسی و کار قبلی بهبود می یابد.علاوه بر این ، پیچیدگی تکرار نیز مستقل از اندازه فضاهای عمل عوامل است.
📚 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
