اکسپرس 24
کتاب تخمین Advantage و GAE: راهنمای جامع برای یادگیری تقویتی پایدار

کتاب تخمین Advantage و GAE: راهنمای جامع برای یادگیری تقویتی پایدار

تگ‌ها: actor-critic advantage estimation deep reinforcement learning GAE generalized advantage estimation policy gradient policy optimization reinforcement learning reinforcement learning algorithms value estimation الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایداری یادگیری تخمین advantage تخمین ارزش یادگیری تقویتی

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 تخمین Advantage و GAE: راهنمای جامع برای یادگیری تقویتی پایدار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی و چالش‌ها
  • 2. معرفی تخمین Advantage: چرا به آن نیاز داریم؟
  • 3. تخمین Monte Carlo Advantage: روش‌ها و محدودیت‌ها
  • 4. تخمین TD Advantage: مزایا و معایب
  • 5. تخمین Advantage با استفاده از Baseline
  • 6. اهمیت انتخاب Baseline مناسب
  • 7. روش‌های مختلف انتخاب Baseline در تخمین Advantage
  • 8. معرفی Generalized Advantage Estimation (GAE)
  • 9. مزایای استفاده از GAE نسبت به روش‌های دیگر
  • 10. پارامتر گاما (γ) در GAE: تاثیر و تنظیم
  • 11. پارامتر لامبدا (λ) در GAE: تاثیر و تنظیم
  • 12. پیاده‌سازی GAE در محیط‌های مختلف
  • 13. GAE در محیط‌های گسسته (Discrete)
  • 14. GAE در محیط‌های پیوسته (Continuous)
  • 15. تاثیر GAE بر پایداری یادگیری
  • 16. بهبود پایداری یادگیری با GAE
  • 17. مقایسه GAE با روش‌های تخمین Advantage دیگر
  • 18. استفاده از GAE در الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 19. GAE و Policy Gradient
  • 20. GAE و Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. GAE و Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 22. تنظیم هایپرپارامترهای GAE برای عملکرد بهینه
  • 23. خطاهای رایج در پیاده‌سازی GAE و نحوه رفع آن‌ها
  • 24. استفاده از GAE در مسائل کنترل پیچیده
  • 25. GAE و یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 26. GAE و یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 27. GAE و یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 28. GAE و Exploration-Exploitation Trade-off
  • 29. GAE و Reward Shaping
  • 30. تحلیل عملکرد GAE در محیط‌های مختلف
  • 31. GAE و نمونه‌برداری از داده‌ها (Data Sampling)
  • 32. GAE و Off-Policy Learning
  • 33. GAE و On-Policy Learning
  • 34. مقایسه GAE با روش‌های Recurrent Reinforcement Learning
  • 35. GAE و استفاده از حافظه (Memory Usage)
  • 36. بهینه‌سازی GAE برای منابع محدود
  • 37. GAE و موازی‌سازی (Parallelization)
  • 38. GAE در یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 39. GAE و شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 40. استفاده از GAE در رباتیک
  • 41. GAE و شبیه‌سازی (Simulation)
  • 42. GAE و یادگیری از طریق آزمایش (Learning from Demonstration)
  • 43. GAE و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 44. GAE و مسائل بهینه‌سازی ترکیبی (Combinatorial Optimization)
  • 45. GAE و مسائل برنامه‌ریزی (Scheduling Problems)
  • 46. GAE و مدیریت منابع (Resource Management)
  • 47. GAE و سیستم‌های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 48. GAE و بازی‌ها (Games)
  • 49. مطالعه موردی: استفاده از GAE در یک مسئله واقعی
  • 50. بررسی کدهای پیاده‌سازی GAE در TensorFlow و PyTorch
  • 51. منابع تکمیلی برای یادگیری بیشتر در مورد GAE
  • 52. آینده GAE و تحقیقات در حال انجام

📚 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.