منو
پاورپوینت يادگيري تقويتي > شرح کلی :
در این پروژه درباره انواع روش های کوتاه و کاربردی جهت تقویت یادگیری صحبت شده است.
این پروژه قابل استفاده برای افرادی است که در تمامی رشته ها مرتبط درحال تحصیل هستند و یا در ارتباط با این موضوع تحقیق می نمایند.
پس از خریداری، فایل های پاورپوینت و pdf آن در دسترس شما خواهند بود.
سرفصل های این پاورپوینت و خلاصه ای از متن پاورپوینت را که در قسمت توضیحات ذکر شده است ، مطالعه نمایید.
مناسب جهت : ارائه کنفرانس
همراه با تصاویر متعدد مرتبط جذاب
دارای افکت نمایش متن اسلایدها و افکت تغییر اسلایدها
قیمت اصلی ۳۹.۰۰۰ تومان بود.۲۳.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۲۳.۷۰۰ تومان است.
پاورپوینت مقدمه ای كوتاه بر یادگیری تقویتی و كاربرد آن در زمینه های مختلف > شرح جزئیات :
.
پیش نمایش ویدیویی تعدادی از اسلاید های پاورپوینت :
.
خلاصه و نمونه ای از متون داخل پاورپوینت :
چکیده
بدلیل پیشرفت های اخیر در شبكه های عصبی عمیق، یادگیری تقویتی یكی از مهم ترین و مفید ترین فناوری ها شده است. آن یك روش یادگیری می باشدكه یك عامل نرم افزاری با محیطی ناشناخته تعامل میكند، عملیات را انتخاب كرده و بطور پیشرونده ای پویایی های محیطی را كشف میكند. یادگیری تقویتی بطور موثری در حوزه های مهم بسیاری از زندگی واقعی كاربرد دارد. این مقاله قصد دارد تا مقدمه ای عمیق و دقیق از فرایند تصمیم گیری ماركوف، یادگیری تقویتی و الگوریتم های آن را فراهم سازد.
با توسعه فناوری رایانه ای و آغاز الگوریتم های هوشمند نوین، هدف هوش مصنوعی یک گام نزدیک تر شده است. هوش مصنوعی یک هوش شبیه سازی شده برروی ماشین های قابل برنامه ریزی است و سعی می کند تا از مغز انسان تقلید نماید.
فرایند تصمیم گیری مارکوف (MDP) یک تفسیر مجدد از زنجیره های مارکوف می باشد که برای فرایند تصمیم گیری در یک محیط احتمالی استفاده میشود. هدف از MDP دادن نگاشتی از اقدامات بهینه برای هر حالت از یک محیط می باشد. MDP بر اساس خاصیت مارکوفین است که اطلاعات گذشته را در نظر نمی گیرد و تنها به حال اهمیت میدهد
هر الگوریتم RL ممکن است مبتنی بر سیاست یا مبتنی بر مقدار یا ترکیبی از این دو باشد یعنی روش عمل کننده-منتقد. الگوریتم های RL میتوانند همچنین تقسیم بندی شوند بصورت روش های بدون مدل مانند یادگیری Q و الگوریتم های بر اساس مدل برنامه نویسی پویا، مدل های انتقال و تابع برگشت.
.
این مطالب تنها قسمتی از محتوی اصلی است ، برای بهره مندی از محتوی کامل و اسلاید ها :
قیمت اصلی ۳۹.۰۰۰ تومان بود.۲۳.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۲۳.۷۰۰ تومان است.افزودن به سبد خرید
.
هر الگوریتم RL ممکن است مبتنی بر سیاست یا مبتنی بر مقدار یا ترکیبی از این دو باشد یعنی روش عمل کننده-منتقد. الگوریتم های RL میتوانند همچنین تقسیم بندی شوند بصورت روش های بدون مدل مانند یادگیری Q و الگوریتم های بر اساس مدل برنامه نویسی پویا، مدل های انتقال و تابع برگشت.
تکنیک مونت کارلو (MC) تصادفی بودن را بکار می گیرد تا یک مساله را حل کند. MC یک روش بدون مدل است که از رویداد کامل (نه خود راه اندازی) با استفاده از ایده میانگین بازگشت یاد می گیرد. رویکرد MC را میتوان به MC ملاقات اول و MC هر ملاقات تقسیم نمود.
حالت –عمل-پاداش-حالت-عمل (SARSA) به عنوان یک تعدیل یادگیری Q بخاطر شباهت به یادگیری معرفی شد Q، Sutton در آنرا SARSA نامید. SARSA یک تکنیک یادگیری آنلاین است که یک عامل با محیط داده شده تعامل میکند و آپدیت سیاست را براساس عمل های انتخاب شده اجرا میکند.
این شبکه (DQN) به عنوان بکار برنده اصلی شبکه عصبی تلقی میشود. تمرکز اصلی این الگوریتم سروکار داشتن با متغیرهای محیطی مختلف است که فضای حالت بزرگی دارند. تخمین متغیر هدف اصلی برای بیان است.
این بخش چند کاربرد مهم از یادگیری تقویتی در مراقبت از سلامت، رباتیک و کنترل خود مختار، ارتباطات و شبکه، پردازش زبان طبیعی، بازیها و سیستم خود سازمان یافته، مدیریت برنامه ریزی و پیکربندی منابع، اینترنت اشیا و بینایی رایانه ای ارائه میدهد.
یک تعریف تابع پاداش مهم است برای بدست آوردن مزایای روش های RL . انتخاب آن میتواند ناچیز نباشد تا جاییی که ضروری است تا مقیاس زمانی را در نظر بگیریم مثل تعادل بین یک بهره آنی کوچک یا یک سود آتی بزرگ و علم کارشناس. پاداش میتواند یاد گرفته شود با استفاده از تکنیک های IRL اگر مسیرهای انتخاب های خبره حاضر باشند.
همگرایی روش های RL ممکن است بستگی داشته باشد به انتخاب هایپرپارامترها مانند مثال ضریب تنزلی (گاما)، اپسیلون برای اکتشاف، ردیابی های شایستگی (لامبدا) و به دنباله میانگین مراحل. قضیه همگرایی میتواند مرزها را برای هایپر پارامترها پیدا کند.
یادگیری تقویتی فراهم می کند یک راه حل استوار ریاضی و فنی برای تصمیم گیری بهینه در بسیاری از وظایف چالش برانگیز که دارای دینامیک های غیرخطی پیچیده؛ چند بعدی، داده های نویزی؛ رویه های تصمیم متوالی با پاداش های تاخیری هستند.
.
.
نمونه هایی از 27 اسلاید ها :
توجه : آدرس و لوگو سایت بر روی تصاویر فوق ، صرفا در سایت نمایش داده می شود و هیچ گونه تبلیغاتی در فایل پاورپوینت وجود ندارد.
.
.
آموزش خرید فایل از فروشگاه داده پردازان مدرن
دانلود مجموعه فونت فارسی جهت باز شدن کامل و زیبای فونت های به کاررفته در پاورپوینت ( در صورتی که پس از خرید ، فونت نوشته های پاورپوینت بهم ریخته است ، دانلود و نصب این پکیج ضروری است.)
مقالات بیشتر درباره یادگیری تقویتی و كاربرد آن : A Gentle Introduction to Reinforcement Learning
پشتیبانی : در صورت وجود هرگونه سوال و یا ابهام در ارتباط با توضیحات فوق ، می توانید از قسمت نظرات همین پست و یا فرم ارتباط با ما و همچنین شماره تماس های پشتیبانی استفاده نمایید.
محصولات مرتبط
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.