کتاب رویکردهای نوین تجزیه برای یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر چندعامله

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رویکردهای نوین تجزیه برای یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر تجزیه (Factorization Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله و مسئله‌های مشارکتی
  • 2. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله برای یادگیری تقویتی
  • 3. تفاوت یادگیری تک‌عامله و چندعامله
  • 4. فضای حالت، عمل و پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 5. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 6. چالش مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تجزیه مسئله به‌عنوان راهکار مقیاس‌پذیری
  • 8. مفهوم Factorization در ارزش‌گذاری اقدامات چندعامله
  • 9. تجزیه تابع ارزش در سیستم‌های چندعامله
  • 10. فرضیات استقلال و اثر آن بر تجزیه
  • 11. تجزیه مبتنی بر ارزش در MARL
  • 12. معماری‌های Value Decomposition
  • 13. روش Value Decomposition Networks و ساختار آن
  • 14. پیاده‌سازی Value Decomposition Networks
  • 15. روش VDN برای مسائل همکاری چندعامله
  • 16. محدودیت‌های روش VDN
  • 17. مبانی QMIX و شبکه اختلاط ارزش‌ها
  • 18. پیاده‌سازی QMIX برای محیط‌های چندعامله
  • 19. مقایسه VDN و QMIX
  • 20. محدودیت یکنواختی در QMIX
  • 21. روش QTRAN برای تجزیه توابع ارزش
  • 22. مبانی و معماری QTRAN
  • 23. پیاده‌سازی QTRAN در مسائل همکاری
  • 24. مقایسه QTRAN با VDN و QMIX
  • 25. روش QPLEX برای تجزیه دقیق‌تر ارزش‌ها
  • 26. معماری dueling در QPLEX
  • 27. پیاده‌سازی QPLEX
  • 28. روش‌های تجزیه مبتنی بر مزیت
  • 29. Factorization در سیاست‌های چندعامله
  • 30. تجزیه تابع مزیت و نقش آن در MARL
  • 31. روش‌های مبتنی بر Mixing Network
  • 32. طراحی شبکه‌های Mixing برای عامل‌های متعدد
  • 33. شبکه‌های اختلاط یکنواخت و غیر یکنواخت
  • 34. تجزیه سلسله‌مراتبی ارزش‌ها در MARL
  • 35. تجزیه ساختاری در محیط‌های بزرگ چندعامله
  • 36. تجزیه بر اساس گروه‌بندی عامل‌ها
  • 37. یادگیری ساختار همکاری بین عامل‌ها
  • 38. تشخیص وابستگی بین عامل‌ها
  • 39. مدل‌سازی تعاملات محلی و سراسری
  • 40. تجزیه گرافی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 41. Graph Neural Networks برای Factorization
  • 42. ترکیب GNN و Value Decomposition
  • 43. تجزیه مبتنی بر توجه و Attention
  • 44. استفاده از Multi-Head Attention در MARL
  • 45. یادگیری روابط پویا بین عامل‌ها
  • 46. Factorization با ساختارهای گرافی پویا
  • 47. تجزیه ارزش در محیط‌های دارای تعداد زیاد عامل
  • 48. کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 49. اشتراک‌گذاری پارامترها میان عامل‌ها
  • 50. تجزیه فضای عمل در محیط‌های چندعامله
  • 51. تجزیه فضای حالت در مسائل چندعامله
  • 52. Factorization در محیط‌های جزئی‌مشاهده‌پذیر
  • 53. تجزیه ارزش تحت عدم قطعیت
  • 54. Factorization در همکاری و هماهنگی چندعامله
  • 55. مقابله با Non-Stationarity در روش‌های تجزیه
  • 56. تجزیه ارزش در محیط‌های رقابتی و ترکیبی
  • 57. Factorization در بازی‌های مشارکتی
  • 58. طراحی تابع پاداش سازگار با تجزیه
  • 59. Credit Assignment در سیستم‌های چندعامله
  • 60. حل مسئله Multi-Agent Credit Assignment
  • 61. تجزیه پاداش و تخصیص اعتبار به عامل‌ها
  • 62. Reward Decomposition در یادگیری چندعامله
  • 63. تجزیه ارزش و پاداش در محیط‌های دارای پاداش مشترک
  • 64. ترکیب Centralized Training و Decentralized Execution
  • 65. تجزیه در چارچوب CTDE
  • 66. پیاده‌سازی روش‌های Factorization با PyTorch
  • 67. ساخت محیط آزمایشی MARL برای روش‌های تجزیه
  • 68. پیاده‌سازی Agent و Mixer در یک معماری مشترک
  • 69. آموزش شبکه‌های تجزیه ارزش
  • 70. تنظیم Hyperparameterهای روش‌های Factorization
  • 71. طراحی Replay Buffer برای یادگیری چندعامله
  • 72. استفاده از Target Network در روش‌های تجزیه
  • 73. پایداری آموزش در Value Decomposition
  • 74. مدیریت گرادیان و بهینه‌سازی شبکه‌های Mixing
  • 75. ارزیابی همگرایی روش‌های تجزیه
  • 76. معیارهای سنجش عملکرد الگوریتم‌های Factorization
  • 77. مقایسه کارایی VDN، QMIX، QTRAN و QPLEX
  • 78. تحلیل Sample Efficiency در روش‌های تجزیه
  • 79. مقایسه پیچیدگی زمانی و حافظه‌ای الگوریتم‌ها
  • 80. ارزیابی مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد عامل‌ها
  • 81. آزمایش Ablation برای اجزای معماری تجزیه
  • 82. طراحی بنچمارک برای الگوریتم‌های MARL
  • 83. تحلیل شکست و ناپایداری در روش‌های Factorization
  • 84. انتخاب روش تجزیه بر اساس ساختار مسئله
  • 85. طراحی معماری ترکیبی برای Factorization
  • 86. ترکیب Value Decomposition با Attention
  • 87. ترکیب Factorization با Graph-Based MARL
  • 88. روش‌های نوین تجزیه برای یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر
  • 89. بهینه‌سازی روش‌های تجزیه برای محیط‌های بسیار بزرگ
  • 90. طراحی سیستم MARL مقیاس‌پذیر با روش‌های Factorization
  • 91. استقرار الگوریتم‌های تجزیه در کاربردهای واقعی
  • 92. مطالعه موردی حل مسئله همکاری چندعامله با QMIX
  • 93. مطالعه موردی تخصیص اعتبار با روش‌های تجزیه
  • 94. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم MARL مبتنی بر Factorization

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.