دانلود کتاب Multi-agent machine learning: a reinforcement approach – یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی

توضیحات

‘Provide an in-depth coverage of multi-player, differential games and Gam theory’–;’Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Learning Approach is a framework to understanding different methods and approaches in multi-agent machine learning. It also provides cohesive coverage of the latest advances in multi-agent differential games and presents applications in game theory and robotics. Framework for understanding a variety of methods and approaches in multi-agent machine learning. Discusses methods of reinforcement learning such as a number of forms of multi-agent Q-learning Applicable to research professors and graduate students studying electrical and computer engineering, computer science, and mechanical and aerospace engineering’–;Cover; Title Page; Copyright; Preface; References; Chapter 1: A Brief Review of Supervised Learning; 1.1 Least Squares Estimates; 1.2 Recursive Least Squares; 1.3 Least Mean Squares; 1.4 Stochastic Approximation; References; Chapter 2: Single-Agent Reinforcement Learning; 2.1 Introduction; 2.2 n-Armed Bandit Problem; 2.3 The Learning Structure; 2.4 The Value Function; 2.5 The Optimal Value Functions; 2.6 Markov Decision Processes; 2.7 Learning Value Functions; 2.8 Policy Iteration; 2.9 Temporal Difference Learning; 2.10 TD Learning of the State-Action Function; 2.11 Q-Learning.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

«پوشش عمیقی از بازی‌های چندنفره، دیفرانسیل و تئوری گام را ارائه دهید»–؛ «یادگیری ماشین چند عاملی: رویکرد یادگیری تقویتی چارچوبی برای درک روش‌ها و رویکردهای مختلف در یادگیری ماشین چند عامله است. همچنین پوشش منسجمی از آخرین پیشرفت‌ها در بازی‌های دیفرانسیل چند عامله ارائه می‌کند و کاربردهایی را در تئوری بازی‌ها و روباتیک ارائه می‌دهد. چارچوبی برای درک انواع روش ها و رویکردها در یادگیری ماشین چند عاملی. درباره روش‌های یادگیری تقویتی مانند تعدادی از اشکال یادگیری Q چند عاملی قابل استفاده برای اساتید محقق و دانشجویان فارغ‌التحصیل که در رشته‌های مهندسی برق و کامپیوتر، علوم کامپیوتر، و مهندسی مکانیک و هوافضا تحصیل می‌کنند، بحث می‌کند. صفحه عنوان؛ کپی رایت؛ پیشگفتار؛ منابع؛ فصل 1: مروری کوتاه بر یادگیری تحت نظارت. 1.1 برآورد حداقل مربعات. 1.2 حداقل مربعات بازگشتی. 1.3 حداقل میانگین مربع. 1.4 تقریب تصادفی; منابع؛ فصل 2: یادگیری تقویتی تک عاملی. 2.1 مقدمه; 2.2 مشکل راهزن مسلح n; 2.3 ساختار یادگیری. 2.4 تابع ارزش. 2.5 توابع ارزش بهینه. 2.6 فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف. 2.7 توابع ارزش یادگیری. 2.8 تکرار خط مشی. 2.9 یادگیری تفاوت زمانی. 2.10 یادگیری TD از عملکرد دولت-عمل. 2.11 Q-Learning.

tag : دانلود کتاب یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی , Download یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی , دانلود یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی , Download Multi-agent machine learning: a reinforcement approach Book , یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی دانلود , buy یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی , خرید کتاب یادگیری ماشین چند عاملی: رویکردی تقویتی , دانلود کتاب Multi-agent machine learning: a reinforcement approach , کتاب Multi-agent machine learning: a reinforcement approach , دانلود Multi-agent machine learning: a reinforcement approach , خرید Multi-agent machine learning: a reinforcement approach , خرید کتاب Multi-agent machine learning: a reinforcement approach ,