کتاب طراحی مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته در سیستم‌های چندعامله 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 طراحی مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته در سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعریف مسئله و اهداف طراحی در MARL
  • 2. مدل‌سازی MDP و POMDP برای سیستم‌های چندعامله
  • 3. فرمول‌بندی Dec-POMDP
  • 4. طبقه‌بندی همکاری، رقابت و تعاملات مختلط
  • 5. مفاهیم نظریه بازی در طراحی MARL
  • 6. مدل‌سازی توپولوژی تعامل و وابستگی میان عوامل
  • 7. مشاهده‌پذیری جزئی و اطلاعات ناکامل
  • 8. غیرایستایی ناشی از هم‌آموزی عوامل
  • 9. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 10. تفکیک اعتبار و credit assignment
  • 11. تجزیه پاداش و بازی‌های پتانسیل
  • 12. مدل‌سازی فضاهای اقدام گسسته، پیوسته و هیبرید
  • 13. قیدها و محدودیت‌های کنشی
  • 14. انتزاع زمانی با options و سیاست‌های سطح بالا
  • 15. تقارن و ناوردایی نسبت به جابه‌جایی عوامل
  • 16. مدل‌سازی ارتباط و جریان اطلاعات
  • 17. محدودیت‌ها و هزینه‌های ارتباطی
  • 18. نمایش گرافی محیط و عوامل
  • 19. شبکه‌های عصبی گرافی برای سیاست‌های چندعامله
  • 20. آموزش مرکزی و اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 21. منتقد مرکزی برای آموزش سیاست‌های غیرمتمرکز
  • 22. منتقد غیرمتمرکز و تصمیم‌گیری محلی
  • 23. تجزیه مقدار و روش‌های factorized Q-learning
  • 24. VDN و QMIX به‌عنوان الگوهای طراحی
  • 25. چندعامله Actor-Critic
  • 26. گرادیان سیاست غیرمتمرکز
  • 27. یادگیری تقویتی Q چندعامله
  • 28. MARL مبتنی بر مدل
  • 29. مدل‌سازی حریف و یادگیری پاسخگو
  • 30. یادگیری تعادل در بازی‌های چندعامله
  • 31. تعادل نش و تعادل همبسته
  • 32. self-play
  • 33. آموزش جمعیت‌محور
  • 34. یادگیری از راه‌نما و یادگیری تقویتی معکوس
  • 35. اکتشاف در محیط‌های غیرایستا
  • 36. curriculum learning
  • 37. انتقال و یادگیری تقویتی فرا-یادگیری
  • 38. یادگیری ارتباط ضمنی
  • 39. پروتکل‌های ارتباطی قابل یادگیری
  • 40. سیاست‌های گرافی و مقیاس‌پذیری
  • 41. MARL ماژولار
  • 42. MARL سلسله‌مراتبی
  • 43. uncertainty-aware MARL
  • 44. robust MARL
  • 45. آموزش تهاجمی و مقاوم‌سازی مدل
  • 46. MARL محدود و ایمن
  • 47. جلوگیری از سوءاستفاده و reward hacking
  • 48. افزایش بازده نمونه
  • 49. مقیاس‌پذیری محاسباتی و ارتباطی
  • 50. آموزش موازی و ترایال‌های هم‌زمان
  • 51. انتخاب benchmark مناسب
  • 52. متریک‌های عملکرد، همکاری، کارایی و امنیت
  • 53. مقایسه با baselineها و تحلیل ablation
  • 54. حساسیت به ابرپارامترها
  • 55. قابلیت تکرارپذیری و کنترل نسخه
  • 56. وفاداری شبیه‌سازی
  • 57. domain randomization
  • 58. استقرار و سازگاری آنلاین
  • 59. عیب‌یابی غیرایستایی
  • 60. تفسیرپذیری سیاست‌ها
  • 61. تحلیل علّی تعاملات
  • 62. مکانیسم‌سازی و سازگاری با انگیزه
  • 63. تشکیل ائتلاف
  • 64. بهینه‌سازی رفاه اجتماعی و برابری
  • 65. MARL حساس به خطر
  • 66. MARL چندهدفه
  • 67. مطالعه موردی طراحی کامل مدل
  • 68. ارزیابی مهندسی و آماده‌سازی استقرار
تگ‌ها: Actor-Critic Communication Learning CTDE Dec-POMDP Game Theory Graph Neural Networks MARL Meta Reinforcement Learning Model-Based RL Multi-Agent Reinforcement Learning Robust MARL Safe Reinforcement Learning Self-Play Value Decomposition یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.