کتاب PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های خلاقانه در MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های خلاقانه در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های چند عاملی
  • 4. چالش‌های MARL
  • 5. بازی‌های مجموع صفر در مقابل بازی‌های غیرمجموع صفر
  • 6. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 7. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 8. ساختار و معماری PyMARL
  • 9. تعریف محیط‌های MARL در PyMARL
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه در PyMARL
  • 11. الگوریتم Q-Learning در MARL
  • 12. الگوریتم SARSA در MARL
  • 13. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 14. الگوریتم REINFORCE
  • 15. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 16. A2C و A3C
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های A2C و A3C در PyMARL
  • 18. الگوریتم‌های مستقل یادگیری (Independent Learners)
  • 19. مزایا و معایب Independent Learners
  • 20. الگوریتم‌های مرکزی یادگیری (Centralized Learners)
  • 21. الگوریتم MADDPG
  • 22. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 23. الگوریتم COMA
  • 24. پیاده‌سازی COMA در PyMARL
  • 25. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL
  • 26. معماری شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 27. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
  • 28. تنظیم هایپرپارامترها در MARL
  • 29. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 30. ε-greedy exploration
  • 31. exploration مبتنی بر نویز
  • 32. استفاده از حافظه Replay در MARL
  • 33. حافظه Replay تجربی
  • 34. حافظه Replay اولویت‌دار
  • 35. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 36. معیارهای ارزیابی
  • 37. تجسم نتایج
  • 38. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 39. کنترل ربات‌های چندگانه
  • 40. همکاری ربات‌ها
  • 41. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
  • 42. تخصیص منابع در شبکه‌های کامپیوتری
  • 43. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 44. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 45. بازی‌های استراتژیک
  • 46. بازی‌های همکاری
  • 47. چالش‌های آموزش MARL در محیط‌های پیچیده
  • 48. مشکلات پایداری و همگرایی
  • 49. مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 50. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 51. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 52. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 53. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 54. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 55. کاوش در رویکردهای مبتنی بر ارتباطات در MARL
  • 56. استراتژی‌های ارتباطی
  • 57. پیاده‌سازی ارتباطات در PyMARL
  • 58. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در MARL
  • 59. یادگیری از تظاهرات (Learning from Demonstrations)
  • 60. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 61. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning) در MARL
  • 62. محدودیت‌های ایمنی
  • 63. پیاده‌سازی محدودیت‌های ایمنی در PyMARL
  • 64. آینده MARL و تحقیقات جاری
تگ‌ها: MARL PyMARL الگوریتم های یادگیری برنامه نویسی پایتون شبکه های عصبی هوش جمعی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.