کتاب روش‌های Actor-Critic مدرن برای هماهنگی عامل‌ها 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 روش‌های Actor-Critic مدرن برای هماهنگی عامل‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Actor-Critic Methods

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 3. مروری بر روش‌های Actor-Critic در یادگیری تقویتی
  • 4. مزایا و معایب روش‌های Actor-Critic
  • 5. مبانی ریاضی Actor-Critic
  • 6. تابع ارزش و سیاست در MARL
  • 7. Gradient Policy Theorem و کاربرد آن در MARL
  • 8. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 9. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 10. نقدگر مرکزی (Centralized Critic) در MARL
  • 11. روش‌های Value Decomposition برای MARL
  • 12. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 13. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 14. QMIX: مونوتونیک Value Function Factorization
  • 15. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 16. QTRAN: Learning Counterfactual Multi-Agent Policies with Q-Transformation
  • 17. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 18. MAAC (Multi-Agent Advantage Actor-Critic)
  • 19. استفاده از Recurrent Neural Networks در Actor-Critic برای MARL
  • 20. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 21. یادگیری ارتباطات صریح (Explicit Communication)
  • 22. یادگیری ارتباطات ضمنی (Implicit Communication)
  • 23. تکنیک‌های افزایش پایداری در آموزش MARL
  • 24. کاوش (Exploration) در محیط‌های چندعامله
  • 25. پاداش‌دهی (Reward Shaping) در MARL
  • 26. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 27. چند وظیفه‌ای کردن (Multi-task Learning) در MARL
  • 28. محیط‌های شبیه‌سازی MARL (OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 29. پیاده‌سازی MADDPG با TensorFlow/PyTorch
  • 30. پیاده‌سازی MAPPO با TensorFlow/PyTorch
  • 31. ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 32. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 33. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 35. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 36. کاربردهای MARL در بازی‌های رقابتی
  • 37. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
  • 38. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 39. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله توزیع‌شده
  • 41. استفاده از Actor-Critic در سیستم‌های کنترل ترافیک
  • 42. Actor-Critic برای هماهنگی پهپادها
  • 43. تکنیک‌های مقابله با محیط‌های غیرایستا در MARL
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله آفلاین (Offline MARL)
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله ایمن (Safe MARL)
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله با محدودیت (Constrained MARL)
  • 47. روش‌های مقاوم در برابر نویز و تقلب در MARL
  • 48. دفاع در برابر حملات adversarial در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی چندعامله بر پایه مدل (Model-Based MARL)
  • 50. ترکیب روش‌های Actor-Critic با سایر الگوریتم‌های MARL
  • 51. آینده‌ی یادگیری تقویتی چندعامله و Actor-Critic
تگ‌ها: A2C A3C Actor-Critic COMA Deep Reinforcement Learning MADDPG MAPPO MARL Multi-Agent Reinforcement Learning QMIX VDN رباتیک هماهنگی عامل‌ها هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.