اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی شبکه‌های عصبی برای عامل مستقل در MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی شبکه‌های عصبی برای عامل مستقل در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مبانی یادگیری عامل مستقل (IA) در MARL
• 3. بررسی اجمالی شبکه‌های عصبی برای MARL
• 4. طراحی ویژگی‌های ورودی: نمایش‌ها و استخراج ویژگی‌ها
• 5. طراحی ساختار لایه‌های پنهان: انتخاب تعداد و اندازه
• 6. انتخاب فعال‌سازها در شبکه‌های MARL
• 7. طراحی توابع از دست رفته برای بازیگرها و قیمت‌ها
• 8. طراحی خروجی‌های سیاست برای اقدامات گسسته
• 9. طراحی خروجی‌های سیاست برای اقدامات پیوسته
• 10. طراحی شبکه‌های بازیگر (سیاست) برای MARL
• 11. طراحی شبکه‌های ارزشی برای MARL
• 12. طراحی شبکه‌های بازیگر-قیمت (Actor-Critic) برای MARL
• 13. طراحی بازیگر دوگانه همگن (A2C) برای MARL
• 14. طراحی بازیگر دوگانه نامتجانس (A3C) برای MARL
• 15. طراحی بازیگر بهینه‌شونده (PPO) برای MARL
• 16. طراحی بازیگر نزدیک‌شونده (TRPO) برای MARL
• 17. طراحی بازیگر عمیق بدون استفاده از گرادیان (DDPG) برای MARL
• 18. طراحی بازیگر دوگانه با هدف‌های چندگانه (TD3) برای MARL
• 19. طراحی بازیگر با آموزش گسسته-پیوسته (SAC) برای MARL
• 20. طراحی شبکه‌های مشارکتی: پارامترهای مشترک در MARL
• 21. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با پارامترهای مشترک
• 22. طراحی شبکه‌های عامل مستقل کاملاً جداگانه
• 23. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با خودتوجهی بین‌عاملی
• 24. طراحی پروتکل‌های ارتباط بین‌عاملی برای MARL
• 25. طراحی شبکه‌های ارتباطی مبتنی بر گراف برای MARL
• 26. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مسائل همکاری-درگیری
• 27. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای بازی‌های استراتژیک کامل
• 28. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای بازی‌های استاندارد
• 29. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای بازی‌های غیراستاندارد
• 30. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مسائل چندفرمونی
• 31. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مسائل دینامیک‌های باز
• 32. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مسائل بدون مرز
• 33. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مسائل چندمحیطی
• 34. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مقیاس‌بندی افقی (بیشتر عوامل)
• 35. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای مقیاس‌بندی عمودی (عمق بیشتر)
• 36. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با کارایی محاسباتی
• 37. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با کارایی حافظه
• 38. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای آموزش گسسته
• 39. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای آموزش پیوسته
• 40. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با هدف‌های چندگانه
• 41. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی شخصی
• 42. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی جهانی
• 43. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های همتا
• 44. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های ترکیبی
• 45. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی مبتنی بر بازی
• 46. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی مبتنی بر ارزش
• 47. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی مبتنی بر سیاست
• 48. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی مبتنی بر بازیگر-قیمت
• 49. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از بازخورد‌های تقویتی مبتنی بر شبکه‌های عمیق
• 50. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای یادگیری منتقل‌شونده در MARL
• 51. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای یادگیری متا در MARL
• 52. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با جستجوی معماری عصبی (NAS) برای MARL
• 53. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با بهینه‌سازی مدل برای کارایی
• 54. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با آموزش پارتیشن‌شونده برای مقیاس‌بندی
• 55. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با توزینش پذیری برای چندگانه‌سازی
• 56. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از چارچوب‌های نرم‌افزاری مدرن (PyTorch، TensorFlow)
• 57. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از ترفندهای اشکال‌زدایی و نظارت
• 58. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای سنجش و ارزیابی در MARL
• 59. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با استفاده از مجموعه‌های داده و بیزچ‌مارک‌های MARL
• 60. طراحی شبکه‌های عامل مستقل برای کاربردهای دنیای واقعی (روبوتیک، بازی)
• 61. طراحی شبکه‌های عامل مستقل با ملاحظات اخلاقی و ایمنی
• 62. روندهای آینده در طراحی شبکه‌های عصبی برای عامل مستقل در MARL