اکسپرس 24
کتاب QMIX: پیاده‌سازی گام به گام و مثال‌های کاربردی

کتاب QMIX: پیاده‌سازی گام به گام و مثال‌های کاربردی

تگ‌ها: Cooperative AI CTDE Deep Q-Network Hypernetworks MARL Multi-Agent RL PyTorch QMIX Reinforcement Learning SMAC پیاده‌سازی QMIX رباتیک همکار هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 QMIX: پیاده‌سازی گام به گام و مثال‌های کاربردی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: QMIX

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. چالش‌های آموزش در محیط‌های چندعامله
  • 3. مفهوم همکاری در MARL (Cooperative MARL)
  • 4. معرفی پارادایم CTDE: آموزش متمرکز و اجرای توزیع‌شده
  • 5. محدودیت‌های VDN در ترکیب توابع ارزش
  • 6. معرفی الگوریتم QMIX و فلسفه وجودی آن
  • 7. ساختار کلی معماری QMIX
  • 8. مفهوم IGM (Individual-Global-Max)
  • 9. شرط یکنواختی (Monotonicity Condition) در QMIX
  • 10. نقش شبکه Mixer در ترکیب Q-Valueها
  • 11. ساختار شبکه Agent در QMIX
  • 12. ورودی‌های شبکه Agent و استخراج ویژگی‌ها
  • 13. طراحی لایه‌های GRU برای مدیریت حافظه در Agentها
  • 14. جزئیات پیاده‌سازی شبکه Mixer
  • 15. استفاده از Hypernetworks برای تولید وزن‌های Mixer
  • 16. تضمین مثبت بودن وزن‌های Mixer با استفاده از Abs یا Exp
  • 17. ساختار تابع زیان (Loss Function) در QMIX
  • 18. پیاده‌سازی Replay Buffer برای داده‌های چندعامله
  • 19. مدیریت تجربه (Experience Replay) در محیط‌های پویا
  • 20. الگوریتم به‌روزرسانی پارامترها در QMIX
  • 21. پیاده‌سازی مکانیزم $\epsilon$-greedy در محیط چندعامله
  • 22. مدیریت فضای حالت (State Space) در سطح متمرکز
  • 23. مدیریت فضای مشاهده (Observation Space) در سطح محلی
  • 24. پیاده‌سازی Interaction Loop بین Agentها و محیط
  • 25. کار با کتابخانه PyTorch برای ساخت مدل QMIX
  • 26. طراحی کلاس Agent در PyTorch
  • 27. طراحی کلاس Mixer در PyTorch
  • 28. اتصال Agentها به Mixer در یک مدل جامع
  • 29. پیاده‌سازی متد forward برای محاسبه $Q_{tot}$
  • 30. پیاده‌سازی متد update برای بهینه‌سازی شبکه
  • 31. مدیریت Target Network در QMIX
  • 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی Target Network (Hard vs Soft)
  • 33. پیاده‌سازی محیط SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
  • 34. تنظیمات محیط SMAC برای تست QMIX
  • 35. تحلیل اثر Hyperparameters بر همگرایی QMIX
  • 36. بهینه‌سازی نرخ یادگیری (Learning Rate) در QMIX
  • 37. بررسی اثر تعداد لایه‌های GRU بر عملکرد
  • 38. تحلیل تاثیر اندازه Replay Buffer
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از Win Rate
  • 40. دیباگ کردن خطاهای رایج در پیاده‌سازی QMIX
  • 41. مقایسه عملکرد QMIX با VDN در محیط‌های مختلف
  • 42. مقایسه QMIX با IQL (Independent Q-Learning)
  • 43. بررسی پایداری آموزش در محیط‌های با تعداد Agent زیاد
  • 44. مدیریت پاداش‌های مشترک (Shared Rewards)
  • 45. راهکارهای مقابله با مشکل Credit Assignment
  • 46. پیاده‌سازی QMIX برای مسئله مدیریت ترافیک شهری
  • 47. مدل‌سازی Agentها در محیط ترافیکی
  • 48. طراحی تابع پاداش برای همکاری در ترافیک
  • 49. پیاده‌سازی QMIX برای کنترل ربات‌های امدادرسان
  • 50. مدل‌سازی هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های ناشناخته
  • 51. چالش‌های مقیاس‌پذیری QMIX در محیط‌های بزرگ
  • 52. بهینه‌سازی حافظه هنگام آموزش مدل‌های حجیم
  • 53. استفاده از GPU برای تسریع آموزش QMIX
  • 54. تحلیل نتایج و رسم نمودارهای یادگیری
  • 55. روش‌های اعتبارسنجی مدل در MARL
  • 56. بررسی محدودیت‌های QMIX در محیط‌های رقابتی
  • 57. معرفی نسخه‌های پیشرفته‌تر و بهبودهای QMIX
  • 58. جمع‌بندی پیاده‌سازی و استقرار مدل

📚 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.