کتاب مقدمهای کاربردی بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای کاربردی بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعاملهای (MARL)
- 2. تفاوت یادگری تقویتی تکعاملهای و چندعاملهای
- 3. مفهوم بازیهای همتعاملی و استراتژی ناشی
- 4. مدلهای حریمی (Centralized vs Decentralized) در MARL
- 5. مفهوم شبکههای شوناشی (Shared Parameters) در عوامل چندگانه
- 6. مروری بر الگوریتمهای پایهٔ MARL: Q-Mixing، VDN، QMIX
- 7. معرفی COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient
- 8. اصل شمارش معکوس (Counterfactual) در تخمین گرادیان سیاست
- 9. تابع ارزشگذاری در COMA: ترکیب مقادیر عوامل
- 10. محاسبهٔ پاداش مرکزی (Centralized Reward) در COMA
- 11. معماری شبکه عصبی در COMA: Critic و Actor
- 12. بازنگری بر گرادیان سیاست (Policy Gradient) در قالب COMA
- 13. روشهای تخمین ارزش مرکزی: Q-value و V-value
- 14. بهینهسازی هزینهٔ محاسباتی در آموزش COMA
- 15. مدیریت همزیستی (Cooperation) و رقابت در عوامل چندگانه
- 16. کاربرد COMA در محیطهای نظامی و رباتیک
- 17. کاربرد COMA در بازیهای استراتژیک چندنفره
- 18. کاربرد COMA در مدیریت شهر هوشمند
- 19. شبیهسازهای متداول برای ارزیابی الگوریتمهای MARL
- 20. معرفی StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)
- 21. معرفی MPE: Multi-Agent Particle Environment
- 22. پیادهسازی COMA با PyTorch
- 23. پیادهسازی COMA با TensorFlow
- 24. بهینهسازی اپلیکیشنهای COMA روی GPU
- 25. مدیریت حافظه و بازخوانی تجربه در COMA
- 26. کاهش نویز در برآوردهای گرادیان در COMA
- 27. تنظیم پارامترهای یادگیری: نرخ یادگیری و ضریب کاهش
- 28. انتخاب استراتژی اکتشافی در COMA
- 29. ارزیابی عملکرد: معیارهای سازگاری و همزیستی
- 30. مقایسهٔ عملکرد COMA با QMIX و Q-Mixing
- 31. محدودیتهای COMA در محیطهای پویا
- 32. گسترش COMA به محیطهای همزیستی جزئی
- 33. یادگیری ترکیبی COMA با الگوریتمهای یادگیری عمیق
- 34. بهینهسازی زمان واقعی در COMA برای سیستمهای زمانبندی شده
- 35. کاربرد COMA در یادگیری خودروهای خودران همزیسته
- 36. کاربرد COMA در شبکههای حسگر هوشمند
- 37. ترکیب COMA با یادگیری تقویتی انتقالی
- 38. مهاجرت مدل COMA از محیط شبیهسازی به واقعی
- 39. ارزیابی هزینهٔ انرژی در الگوریتمهای MARL
- 40. امنیت و مقاومت الگوریتمی در COMA
- 41. آیندهٔ یادگیری تقویتی چندعاملهای در هوش مصنوعی عمومی
تگها:
Agent Coordination
AI Robotics
Centralized Critic
COMA
Cooperative Agents
Counterfactual Policy Gradient
Decentralized Actor
Deep Reinforcement Learning
MARL
Multi-Agent Reinforcement Learning
Multi-Agent RL Algorithms
PyTorch
Smart City AI
StarCraft Challenge
TensorFlow
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.