کتاب COMA: مقدمه‌ای بر یادگیری سیاست‌های بهینه در محیط‌های چندعامله 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 COMA: مقدمه‌ای بر یادگیری سیاست‌های بهینه در محیط‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
  • 3. مفهوم سیاست‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 4. مقدمه‌ای بر الگوریتم COMA
  • 5. مروری بر روش‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. تابع ارزش و تابع سیاست در MARL
  • 7. مفهوم Counterfactual Baseline
  • 8. تخمین Baseline در COMA
  • 9. معماری شبکه عصبی COMA
  • 10. تابع ضرر COMA و بهینه‌سازی
  • 11. الگوریتم Actor-Critic در COMA
  • 12. استفاده از Advantage Function در COMA
  • 13. پیاده‌سازی COMA با استفاده از پایتون و TensorFlow/PyTorch
  • 14. محیط‌های شبیه‌سازی MARL برای COMA
  • 15. ارزیابی عملکرد COMA
  • 16. مقایسه COMA با سایر الگوریتم‌های MARL
  • 17. تنظیم ابرپارامترهای COMA
  • 18. COMA برای مسائل همکاری‌کننده
  • 19. COMA برای مسائل رقابتی
  • 20. COMA برای مسائل ترکیبی
  • 21. استفاده از COMA در بازی‌های چندعامله
  • 22. COMA در رباتیک چندعامله
  • 23. COMA در مدیریت منابع
  • 24. COMA در شبکه‌های ارتباطی
  • 25. COMA در کنترل ترافیک
  • 26. بهبود COMA با استفاده از تکنیک‌های Exploration
  • 27. بهبود COMA با استفاده از تکنیک‌های Curriculum Learning
  • 28. COMA و مسئله Credit Assignment
  • 29. COMA و پایداری یادگیری
  • 30. COMA و تعمیم‌پذیری
  • 31. COMA و مقیاس‌پذیری
  • 32. COMA و محیط‌های Partially Observable
  • 33. COMA و یادگیری انتقال
  • 34. COMA و یادگیری Meta
  • 35. COMA و یادگیری Hierarchical
  • 36. COMA و یادگیری با تقلید
  • 37. COMA و یادگیری Inverse Reinforcement Learning
  • 38. COMA و یادگیری ایمن
  • 39. COMA و یادگیری با محدودیت
  • 40. COMA و یادگیری بر اساس مدل
  • 41. COMA و یادگیری Off-Policy
  • 42. COMA و یادگیری On-Policy
  • 43. COMA و استفاده از حافظه
  • 44. COMA و یادگیری با توزیع
  • 45. COMA و یادگیری با Attention
  • 46. COMA و یادگیری با Transformer
  • 47. بررسی کدهای نمونه COMA
  • 48. عیب‌یابی و رفع اشکال در پیاده‌سازی COMA
  • 49. آینده COMA و جهت‌های تحقیقاتی
تگ‌ها: COMA Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient Deep Reinforcement Learning MARL Multi-Agent Learning Multi-Agent Systems Python PyTorch TensorFlow الگوریتم COMA بازی‌های چندعامله سیاست‌های بهینه یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.