کتاب استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله

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

📚 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 استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و ضرورت استفاده از حافظه
  • 2. مروری بر ساختار شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های LSTM و GRU
  • 3. چالش‌های مشاهده‌پذیری جزئی (POMDP) در محیط‌های چندعامله
  • 4. مدل‌سازی حافظه تاریخچه تعاملات عامل‌ها با استفاده از RNN
  • 5. معماری‌های یادگیری مرکزی با اجرای غیرمرکزی (CTDE) مجهز به شبکه‌های بازگشتی
  • 6. پیاده‌سازی شبکه ارزش و سیاست مبتنی بر RNN در عامل‌های چندگانه
  • 7. انتشار گرادیان در زمان (BPTT) و چالش‌های آموزش شبکه‌های بازگشتی در MARL
  • 8. مدیریت توالی‌های طولانی و مشکل محو شدن گرادیان در یادگیری چندعامله
  • 9. استفاده از حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت (LSTM) در الگوریتم‌های DRQN و DRQNs
  • 10. به کارگیری شبکه‌های بازگشتی در ترکیب‌کننده‌های ارزش (مانند QMIX با لایه‌های RNN)
  • 11. مدیریت ارتباطات پنهان بین عامل‌ها با پیام‌رسانی مبتنی بر حافظه بازگشتی
  • 12. بررسی تاثیر طول تاریخچه بر عملکرد و همگرایی سیاست عامل‌ها
  • 13. طراحی توابع پاداش و بهینه‌سازی credit assignment با استفاده از حافظه زمانی
  • 14. پایداری و ناپایداری در آموزش همزمان چندین شبکه بازگشتی در محیط‌های پویا
  • 15. مقایسه عملکرد عامل‌های دارای حافظه (RNN-based) با عامل‌های بدون حافظه (Feedforward)
  • 16. مدیریت عدم‌قطعیت و نویز محیطی با استفاده از فیلترینگ زمانی در شبکه عصبی
  • 17. پیاده‌سازی عملیاتی الگوریتم‌های MARL مبتنی بر RNN در پایتون و PyTorch
  • 18. تنظیم هایپرپارامترهای کلیدی شبکه‌های بازگشتی در محیط‌های شبیه‌سازی چندعامله
  • 19. مدیریت ابعاد و انباشتگی حالت‌ها در حافظه پنهان عامل‌ها هنگام مقیاس‌پذیری
  • 20. استفاده از مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در کنار RNN برای بهبود یادگیری
  • 21. تست و ارزیابی مدل‌های بازگشتی در سناریوهای همکاری و رقابت چندعامله
  • 22. پروژه عملی اول: پیاده‌سازی یک عامل یادگیری تقویتی مجهز به LSTM برای محیط‌های با مشاهده‌پذیری جزئی
  • 23. پروژه عملی دوم: توسعه الگوریتم چندعامله مشارکتی با استفاده از معماری بازگشتی پیشرفته

📚 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.