Submitted 15 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Paper accepted for publication at the European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) 2024 , MSC Class: 68T05
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 15 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: مقاله پذیرفته شده برای انتشار در کنفرانس اروپایی اطلاعات مصنوعی (ECAI) 2024 ، کلاس MSC: 68T05
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
Reward machines allow the definition of rewards for temporally extended tasks and behaviors. Specifying "informative" reward machines can be challenging. One way to address this is to generate reward machines from a high-level abstract description of the learning environment, using techniques such as AI planning. However, previous planning-based approaches generate a reward machine based on a single (sequential or partial-order) plan, and do not allow maximum flexibility to the learning agent. In this paper we propose a new approach to synthesising reward machines which is based on the set of partial order plans for a goal. We prove that learning using such "maximally permissive" reward machines results in higher rewards than learning using RMs based on a single plan. We present experimental results which support our theoretical claims by showing that our approach obtains higher rewards than the single-plan approach in practice.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
دستگاه های پاداش می توانند تعریف پاداش را برای کارهای و رفتارهای طولانی مدت انجام دهند.مشخص کردن ماشین های پاداش "آموزنده" می تواند چالش برانگیز باشد.یکی از راه های پرداختن به این امر ، تولید ماشین های پاداش از توضیحات انتزاعی سطح بالا از محیط یادگیری ، با استفاده از تکنیک هایی مانند برنامه ریزی AI است.با این حال ، رویکردهای مبتنی بر برنامه ریزی قبلی یک دستگاه پاداش را بر اساس یک برنامه واحد (متوالی یا مرتبه جزئی) ایجاد می کنند و حداکثر انعطاف پذیری را به عامل یادگیری نمی دهند.در این مقاله ما یک رویکرد جدید برای سنتز ماشین های پاداش ارائه می دهیم که مبتنی بر مجموعه برنامه های سفارش جزئی برای یک هدف است.ما ثابت می کنیم که یادگیری با استفاده از چنین دستگاه های پاداش "حداکثر مجاز" منجر به پاداش بالاتر از یادگیری استفاده از RMS بر اساس یک برنامه واحد می شود.ما نتایج تجربی را ارائه می دهیم که با نشان دادن اینکه رویکرد ما در عمل پاداش های بالاتری کسب می کند ، از ادعاهای نظری ما پشتیبانی می کند.
📚 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
