کتاب الگوریتم‌های ترکیبی پیشرفته برای کاربردهای واقعی در MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 الگوریتم‌های ترکیبی پیشرفته برای کاربردهای واقعی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله و الگوریتم‌های ترکیبی
  • 2. پایه‌های سیستم‌های چندعامله
  • 3. چالش‌های کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. اصول طراحی الگوریتم‌های ترکیبی
  • 5. ترکیب Q-Learning با الگوریتم‌های جستجوی گسترده
  • 6. یادگیری تقویتی فعال با آموزش جمعی
  • 7. متغیرهای DQN در یادگیری چندعامله
  • 8. شبکه‌های عصبی گرافی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 10. یادگیری تقلید چندعامله
  • 11. یادگیری انتقال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. یادگیری برنامه‌ریزی شده در MARL
  • 13. تکنیک‌های تخصیص اعتبار
  • 14. استراتژی‌های کاوش در الگوریتم‌های ترکیبی
  • 15. پروتکل‌های ارتباطی در عوامل ترکیبی
  • 16. روش‌های گرادیان سیاست چندعامله
  • 17. یادگیری تقویتی فعال با توجه
  • 18. PPO چندعامله با سیاست‌های مشترک
  • 19. A3C چندعامله با به‌روزرسانی ناهمگام
  • 20. SAC چندعامله با رمزنگاری انتروپی
  • 21. DQN ترکیبی دوگانه
  • 22. یکپارچه‌سازی الگوریتم Rainbow در MARL
  • 23. R2D2 چندعامله با لایه‌های بازگشتی
  • 24. COMA چندعامله با محاسبه متعدد
  • 25. QMIX چندعامله با تجزیه مقدار
  • 26. MANNA چندعامله با توجه چندسر
  • 27. MAT چندعامله با شبکه‌های گرافی
  • 28. QTRAN چندعامله با تجزیه مقدار غیرقابل تبادل
  • 29. Fengyun چندعامله با ساختار سلسله‌مراتبی
  • 30. PPO چندعامله با کریتیک مرکزی
  • 31. DDPG چندعامله با سیاست‌های تصادفی
  • 32. SAC چندعامله با به‌روزرسانی نرم
  • 33. PPO چندعامله با روش‌های منطقه اعتماد
  • 34. A3C چندعامله با به‌اشتراک‌گذاری پارامترها
  • 35. DQN چندعامله با شبکه‌های هدف
  • 36. Dueling DQN چندعامله با جریان‌های مزیت
  • 37. Rainbow چندعامله با بازپخش تجربه اولویت‌دار
  • 38. R2D2 چندعامله با حافظه تجربه بازگشتی
  • 39. COMA چندعامله با پایه‌گذاری متعدد
  • 40. QMIX چندعامله با شبکه‌های تجزیه مقدار
  • 41. MANNA چندعامله با توجه چندعامله
  • 42. MAT چندعامله با عبور پیام و تجمیع
  • 43. Fengyun چندعامله با انتزاع‌های چندسطحی
  • 44. PPO چندعامله با آموزش مرکزی و اجرای توزیعی
  • 45. DDPG چندعامله با گرادیان سیاست تصادفی
  • 46. SAC چندعامله با اهداف رمزنگاری شده
  • 47. PPO چندعامله با خطای لگاهای بی‌پرده
  • 48. A3C چندعامله با به‌روزرسانی ناهمگام و کاوش
  • 49. DQN چندعامله با دوگانه‌سازی و بازپخش اولویت‌دار
  • 50. Rainbow چندعامله با یادگیری توزیعی و بازگشت چندمرحله‌ای
  • 51. R2D2 چندعامله با حافظه تجربه بازگشتی و چندمرحله‌ای
  • 52. COMA چندعامله با پایه‌گذاری متعدد و کریتیک مرکزی
  • 53. QMIX چندعامله با تجزیه مقدار و توجه منطقی
  • 54. MANNA چندعامله با توجه خودچندسر و تجمیع
  • 55. MAT چندعامله با شبکه‌های گرافی و عبور پیام
  • 56. QTRAN چندعامله با تجزیه مقدار و عوامل غیرقابل تبادل
  • 57. Fengyun چندعامله با انتزاع‌های سلسله‌مراتبی و چندسطحی
تگ‌ها: Actor-Critic Hybrid Advanced MARL Techniques Advanced Reinforcement Learning Graph Neural Networks in MARL Hierarchical MARL Hybrid MARL Algorithms Hybrid Q-Learning MARL for Robotics MARL for Traffic Management MARL in Game AI MARL with Communication Protocols Multi-Agent DQN Variants Multi-Agent Imitation Learning Multi-Agent Reinforcement Learning Real-World MARL Applications

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.