اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله The Bandit Whisperer: یادگیری ارتباطات برای راهزنان بی‌قرار

ترجمه فارسی مقاله The Bandit Whisperer: یادگیری ارتباطات برای راهزنان بی‌قرار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی The Bandit Whisperer: Communication Learning for Restless Bandits
عنوان مقاله به فارسی The Bandit Whisperer: یادگیری ارتباطات برای راهزنان بی‌قرار
نویسندگان Yunfan Zhao, Tonghan Wang, Dheeraj Nagaraj, Aparna Taneja, Milind Tambe
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 15
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Multiagent Systems,یادگیری ماشین , سیستم های چند منظوره ,
توضیحات Submitted 10 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 10 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 600,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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

Applying Reinforcement Learning (RL) to Restless Multi-Arm Bandits (RMABs) offers a promising avenue for addressing allocation problems with resource constraints and temporal dynamics. However, classic RMAB models largely overlook the challenges of (systematic) data errors - a common occurrence in real-world scenarios due to factors like varying data collection protocols and intentional noise for differential privacy. We demonstrate that conventional RL algorithms used to train RMABs can struggle to perform well in such settings. To solve this problem, we propose the first communication learning approach in RMABs, where we study which arms, when involved in communication, are most effective in mitigating the influence of such systematic data errors. In our setup, the arms receive Q-function parameters from similar arms as messages to guide behavioral policies, steering Q-function updates. We learn communication strategies by considering the joint utility of messages across all pairs of arms and using a Q-network architecture that decomposes the joint utility. Both theoretical and empirical evidence validate the effectiveness of our method in significantly improving RMAB performance across diverse problems.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

استفاده از یادگیری تقویت کننده (RL) در راهزنان چند بازوی بی قرار (RMABS) یک خیابان امیدوارکننده را برای پرداختن به مشکلات تخصیص با محدودیت های منابع و پویایی زمانی ارائه می دهد.با این حال ، مدل های کلاسیک RMAB تا حد زیادی از چالش های خطاهای داده (سیستماتیک) غافل می شوند - یک اتفاق مشترک در سناریوهای دنیای واقعی به دلیل عواملی مانند پروتکل های مختلف جمع آوری داده ها و سر و صدای عمدی برای حفظ حریم خصوصی.ما نشان می دهیم که الگوریتم های معمولی RL که برای آموزش RMAB ها استفاده می شود می توانند در چنین تنظیماتی به خوبی انجام دهند.برای حل این مشکل ، ما اولین رویکرد یادگیری ارتباطی را در RMABS پیشنهاد می کنیم ، جایی که ما مطالعه می کنیم که کدام بازوها ، در هنگام برقراری ارتباط ، در کاهش تأثیر چنین خطاهای داده های سیستماتیک مؤثر هستند.در تنظیم ما ، بازوها پارامترهای عملکرد Q را از اسلحه مشابه به عنوان پیام برای هدایت سیاست های رفتاری ، هدایت به روزرسانی های عملکرد Q دریافت می کنند.ما استراتژی های ارتباطی را با در نظر گرفتن ابزار مشترک پیام ها در همه جفت های اسلحه و استفاده از یک معماری شبکه Q که باعث تجزیه ابزار مشترک می شود ، می آموزیم.هر دو شواهد نظری و تجربی اثربخشی روش ما را در بهبود قابل توجهی عملکرد RMAB در مشکلات متنوع تأیید می کنند.

📚 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.