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
As a data-driven paradigm, offline reinforcement learning (Offline RL) has been formulated as sequence modeling, where the Decision Transformer (DT) has demonstrated exceptional capabilities. Unlike previous reinforcement learning methods that fit value functions or compute policy gradients, DT adjusts the autoregressive model based on the expected returns, past states, and actions, using a causally masked Transformer to output the optimal action. However, due to the inconsistency between the sampled returns within a single trajectory and the optimal returns across multiple trajectories, it is challenging to set an expected return to output the optimal action and stitch together suboptimal trajectories. Decision ConvFormer (DC) is easier to understand in the context of modeling RL trajectories within a Markov Decision Process compared to DT. We propose the Q-value Regularized Decision ConvFormer (QDC), which combines the understanding of RL trajectories by DC and incorporates a term that maximizes action values using dynamic programming methods during training. This ensures that the expected returns of the sampled actions are consistent with the optimal returns. QDC achieves excellent performance on the D4RL benchmark, outperforming or approaching the optimal level in all tested environments. It particularly demonstrates outstanding competitiveness in trajectory stitching capability.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
به عنوان یک پارادایم داده محور ، یادگیری تقویت آفلاین (آفلاین RL) به عنوان مدل سازی توالی تدوین شده است ، جایی که ترانسفورماتور تصمیم (DT) قابلیت های استثنایی را نشان داده است.بر خلاف روشهای قبلی یادگیری تقویت کننده که عملکردهای ارزش را متناسب می کنند یا شیب خط مشی را محاسبه می کنند ، DT مدل اتورگرایی را بر اساس بازده مورد انتظار ، حالت های گذشته و اقدامات مورد انتظار ، با استفاده از یک ترانسفورماتور نقاب دار علی تنظیم می کند تا عملکرد بهینه را انجام دهد.با این حال ، با توجه به ناسازگاری بین بازده های نمونه در یک مسیر واحد و بازده بهینه در چندین مسیر ، تعیین بازگشت مورد انتظار برای خروج از عمل بهینه و بخیه با هم مسیرهای زیر حد متوسط ، چالش برانگیز است.درک Convformer (DC) در زمینه مدل سازی مسیرهای RL در یک فرآیند تصمیم مارکوف در مقایسه با DT آسانتر است.ما پیشنهاد دهنده تصمیم گیری منظم Q-Value (QDC) را پیشنهاد می کنیم ، که درک مسیرهای RL توسط DC را ترکیب می کند و اصطلاحی را شامل می شود که مقادیر عمل را با استفاده از روش های برنامه نویسی پویا در طول آموزش به حداکثر می رساند.این تضمین می کند که بازده مورد انتظار اقدامات نمونه برداری با بازده بهینه سازگار است.QDC به عملکرد عالی در معیار D4RL ، بهتر عمل یا نزدیک شدن به سطح بهینه در تمام محیط های آزمایش شده می رسد.این امر به ویژه نشان دهنده رقابت برجسته در توانایی دوخت مسیر 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
