پاورپوینت یادگیری تقویتی

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت یادگیری تقویتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید : 

تعداد اسلاید : 23 صفحه

1 یادگیری تقویتی 2 یادگیری تقویتی در یک مسئله یادگیری تقویتی با عاملی روبرو هستیم که از طریق سعی و خطا با محیط تعامل کرده و یاد میگیرد تا عملی بهینه را برای رسیدن به هدف انتخاب نماید.
3 یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی از اینرو مورد توجه است که راهی برای آموزش عاملها برای انجام یک عمل از طریق دادن پاداش و تنبیه است بدون اینکه لازم باشد نحوه انجام عمل را برای عامل مشخص نمائیم. دو استراتژی اصلی برای اینکار وجود دارد: یکی استفاده از الگوریتم های ژنتیکی و دیگری استفاده از روشهای آماری و dynamic programming در RL روش دوم مد نظر است. 4 یادگیری تقویتی محیط مجموعه ای از S حالت ممکن است. در هر لحظه t عامل میتواند یکی از A عمل ممکن را انجام دهد. عامل ممکن است در مقابل عمل و یا مجموعه ای از اعمالی که انجام میدهد پاداش r را دریافت کند.
این پاداش ممکن است مثبت و یا منفی )تنبیه(باشد s9 s5 s4 s2 … … … s3 s1 a9 a5 a4 a2 … a3 a1 5 یادگیری تقویتی عامل در محیط حرکت کرده و حالتها و پاداشهای مربوطه را به خاطر می سپارد. عامل سعی میکند طوری رفتار کند که تابع پاداش را ماکزیمم نماید.
s9 s5 s4 s2 … … … s3 s1 a9 a5 a4 a2 … a3 a1 6 یادگیری تقویتی پاداش Rt مجموع پاداشی است که عامل با گذشت زمانt جمع کرده است. 7 یادگیری تقویتی فرض می کنیم که اعمال عامل از قانونی مثل p تبعیت میکند که آنرا خط مشی و یا policy می نامیم. از آنجائیکه Rt یک متغیر تصادفی است لذا امید ریاضی آن تحت یک خط مشی خاص و برای یک حالت معین برابر خواهد بود با: هدف یادگیری تقویتی این است که یک خط مشی بهینه ای مثل p* پیدا نماید به نحویکه مقدار امید ریاضی فوق را برای تمامی حالات ماکزیمم کند.
8 مقایسه RL با یادگیری با ناظر یادگیری تقویتی از دو جنبه با یادگیری با ناظر تفاوت دارد: مثالهائی یادگیری بصورت زوج >ورودی خروجی< مطرح نمیشوند.
بلکه بعد از اینکه عامل عملی را انجام داد پاداشی را دریافت میکند و به مرحله بعدی میرود.عامل هیچ گونه اطلاعی در مورد اینکه در هر حالت بهترین عمل چیست را ندارد.
بلکه این وظیفه عامل است که در طول زمان تجربه کافی در مورد حالتها، عمل های ممکن، انتقال و پاداش جمع آوری نموده و عملکرد بهینه را یاد بگیرد. تفاوت دیگر در اینجاست که سیستم باید کارائی آنلاین بالائی داشته باشد.
زیرا اغلب ارزیابی سیستم با عمل یادگیری بطور همزمان صورت میپذیرد. 9 Supervised Learning: Example Class Reinforcement Learning: Situation Reward Situation Reward … مقایسه RL با یادگیری با ناظر 10 Exploitation versus Exploration همانگونه که گفته شد یک تفاوت اساسی میان یادگیری تقویتی و یادگیری با ناظردر این است که در یادگیری تقویتی عامل مجبور به جستجوی محیط است.
در اینگونه مسائل با این سوال روبرو هستیم که وقتی که عامل در حالتی قرار میگیرد که پاداش مناسبی دریافت میکند آیا باید جستجو برای حالتهای بهتر را ادامه دهد و یا باید در همان مرحله متوقف شود.؟
تکنیکهای متفاوتی برای اینکار معرفی شده است از جمله: Dynamic Programming Learning Automata Adaptive control 11 Dynamic Programming یادگیری تقویتی با ترکیب تکنیک Dynamic Programming با یادگیری با کمک ناظر به حل م

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .
  

---

 « پرداخت آنلاین »

پاورپوینت یادگیری تقویتی

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت یادگیری تقویتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 23 صفحه

1 یادگیری تقویتی 2 یادگیری تقویتی در یک مسئله یادگیری تقویتی با عاملی روبرو هستیم که از طریق سعی و خطا با محیط تعامل کرده و یاد میگیرد تا عملی بهینه را برای رسیدن به هدف انتخاب نماید.
3 یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی از اینرو مورد توجه است که راهی برای آموزش عاملها برای انجام یک عمل از طریق دادن پاداش و تنبیه است بدون اینکه لازم باشد نحوه انجام عمل را برای عامل مشخص نمائیم. دو استراتژی اصلی برای اینکار وجود دارد: یکی استفاده از الگوریتم های ژنتیکی و دیگری استفاده از روشهای آماری و dynamic programming در RL روش دوم مد نظر است. 4 یادگیری تقویتی محیط مجموعه ای از S حالت ممکن است. در هر لحظه t عامل میتواند یکی از A عمل ممکن را انجام دهد. عامل ممکن است در مقابل عمل و یا مجموعه ای از اعمالی که انجام میدهد پاداش r را دریافت کند.
این پاداش ممکن است مثبت و یا منفی )تنبیه(باشد s9 s5 s4 s2 … … … s3 s1 a9 a5 a4 a2 … a3 a1 5 یادگیری تقویتی عامل در محیط حرکت کرده و حالتها و پاداشهای مربوطه را به خاطر می سپارد. عامل سعی میکند طوری رفتار کند که تابع پاداش را ماکزیمم نماید.
s9 s5 s4 s2 … … … s3 s1 a9 a5 a4 a2 … a3 a1 6 یادگیری تقویتی پاداش Rt مجموع پاداشی است که عامل با گذشت زمانt جمع کرده است. 7 یادگیری تقویتی فرض می کنیم که اعمال عامل از قانونی مثل p تبعیت میکند که آنرا خط مشی و یا policy می نامیم. از آنجائیکه Rt یک متغیر تصادفی است لذا امید ریاضی آن تحت یک خط مشی خاص و برای یک حالت معین برابر خواهد بود با: هدف یادگیری تقویتی این است که یک خط مشی بهینه ای مثل p* پیدا نماید به نحویکه مقدار امید ریاضی فوق را برای تمامی حالات ماکزیمم کند.
8 مقایسه RL با یادگیری با ناظر یادگیری تقویتی از دو جنبه با یادگیری با ناظر تفاوت دارد: مثالهائی یادگیری بصورت زوج >ورودی خروجی< مطرح نمیشوند.
بلکه بعد از اینکه عامل عملی را انجام داد پاداشی را دریافت میکند و به مرحله بعدی میرود.عامل هیچ گونه اطلاعی در مورد اینکه در هر حالت بهترین عمل چیست را ندارد.
بلکه این وظیفه عامل است که در طول زمان تجربه کافی در مورد حالتها، عمل های ممکن، انتقال و پاداش جمع آوری نموده و عملکرد بهینه را یاد بگیرد. تفاوت دیگر در اینجاست که سیستم باید کارائی آنلاین بالائی داشته باشد.
زیرا اغلب ارزیابی سیستم با عمل یادگیری بطور همزمان صورت میپذیرد. 9 Supervised Learning: Example Class Reinforcement Learning: Situation Reward Situation Reward … مقایسه RL با یادگیری با ناظر 10 Exploitation versus Exploration همانگونه که گفته شد یک تفاوت اساسی میان یادگیری تقویتی و یادگیری با ناظردر این است که در یادگیری تقویتی عامل مجبور به جستجوی محیط است.
در اینگونه مسائل با این سوال روبرو هستیم که وقتی که عامل در حالتی قرار میگیرد که پاداش مناسبی دریافت میکند آیا باید جستجو برای حالتهای بهتر را ادامه دهد و یا باید در همان مرحله متوقف شود.؟
تکنیکهای متفاوتی برای اینکار معرفی شده است از جمله: Dynamic Programming Learning Automata Adaptive control 11 Dynamic Programming یادگیری تقویتی با ترکیب تکنیک Dynamic Programming با یادگیری با کمک ناظر به حل م

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

پاور پوینت در موردیادگیری تقویتی

اختصاصی از فایل هلپ پاور پوینت در موردیادگیری تقویتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل: PowerPoint (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد  اسلاید23

lدر یک مسئله یادگیری تقویتی با عاملی روبرو هستیم که از طریق سعی و خطا با محیط تعامل کرده و یاد میگیرد تا عملی بهینه را برای رسیدن به هدف انتخاب نماید.

لینک دانلود  کمی پایینتر میباشد

پایان نامه رشته عمران-سازگاری ملات های تعمیری و تقویتی و بتن پایه از نظر یکسان بودن مدول الاستیسیته

اختصاصی از فایل هلپ پایان نامه رشته عمران-سازگاری ملات های تعمیری و تقویتی و بتن پایه از نظر یکسان بودن مدول الاستیسیته دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خلاصه پایان نامه:

 با توجه به اهمیت مدول الاستیسیته در سازگاری رفتار ملاتهای تعمیری با بتن پایه، در این پروژه مدول الاستیسیته یازده نوع ملات تعمیری سازه های بتنی مورد آزمایش و بررسی قرار گرفته است. تاثیر متغیرهایی از قبیل وجود میکروسیلیس، وجود لاتکس اکریلیک، نسبت اختلاط، روش عمل آوری و نوع سنگدانه ها مورد توجه بوده است.

بر روی نمونه های ساخته شده از ملاتهای مختلف، چهار نوع آزمایش در سنین 7، 14، 28 و 91 روز انجام شده است که عبارتند از: آزمایشهای تعیین مدول الاستیسیته استاتیکی، مدول الاستیسیته دینامیکی، مقاومت فشاری و مقاومت کششی.

طبق نتایج بدست آمده در این پروژه، استفاده از لاتکس اکریلیک به میزان 15 درصد وزن سیمان باعث کاهش شدید خواص مکانیکی و فیزیکی ملاتها می شود. در ملاتهای حاوی لاتکس، نسبت ماسه به سیمان کمتر جوابهای بهتری را نتیجه می دهد. همچنین با عمل آوری دو روز اول زیر پلاستیک، بهترین نتیجه در بین عمل آوری های مختلف حاصل می شود.

مصرف 7 درصد میکروسیلیس تاثیر چندانی بر خواص ملاتها ندارد. همچنین استفاده از ماسه گرانیتی و ماسه سیلیسی نیز تفاوت محسوسی در خواص ملاتها ایجاد نمی کند.

پایانامه محاسبه نقطه تعادل نش در روشهای یادگیری تقویتی چندعاملی

اختصاصی از فایل هلپ پایانامه محاسبه نقطه تعادل نش در روشهای یادگیری تقویتی چندعاملی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شلینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

تعداد صفحه:102

فهرست و توضیحات:

فهرست مطالب

چکیده  1

مقدمه  3

1- کلیات     5

1-1-   سئوالات کلیدی پروژه 8

1-2-   مفروضات پروژه 9

1-3-   روش کار و تحقیق    10

1-4-   ساختاربندی پروژه   10

2- تئوری بازی    13

2-1-   رقابت در عامل‌ها    15

2-1-1-  بازیهای بدیهی 15

2-1-2-  بازیهای بدون رقابت 15

2-1-3-  بازیهای کاملاً رقابتی 16

2-1-4-  بازیهای با تضاد جزئی    16

2-2-   ساختار بازیها 17

2-2-1-  بازیهای نرمال 17

2-2-2-  بازیهای پویا  18

2-3-   مفهوم غلبه    20

2-3-1-  غلبه اکید در استراتژی محض    20

2-3-2-  غلبه ضعیف 21

2-3-3-  غلبه اکید در استراتژیهای مرکب     22

2-4-   نقطه تعادل نش 22

2-5-   نقطه تعادل کامل زیربازی 24

2-6-   بهینگی پارتو  24

2-7-   مفاهیم بسط یافته تعادل نش    25

2-7-1-  نقطه تعادل هم بسته 25

2-7-2-  نقطه تعادل ε   27

2-7-3-  نقطه تعادل کامل دست لرزان    27

2-7-4-  نقطه تعادل صحیح    30

2-7-5-  نقطه تعادل پاسخ دو جانبه‌ای (QRE)  31

2-7-6-  نقطه تعادل شبه کامل 33

2-7-7-  نقطه تعادل سلطه‌جو  33

2-7-8-  نقطه تعادل متوالی  35

3- روشهای کلاسیک محاسبه نقطه تعادل نش 38

3-1-   محاسبه نقطه تعادل نش در بازیهای نرمال 38

3-1-1-  Lamke-hawson method    38

3-1-2-  Simple search method 47

3-2-   محاسبه نقطه تعادل نش در بازیهای پویا  51

3-2-1-  الگوریتم استقراء معکوس  51

4- یادگیری تقویتی 55

4-1-   مبانی اولیه   56

4-2-   خاصیت مارکوف  57

4-3-   فرآیند تصمیم گیری مارکوف     58

4-3-1-  تابع ارزش 60

4-3-2-  تابع ارزش بهینه    62

4-3-3-  روش‌های حل فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف 63

4-3-4-  برنامه ریزی پویا   63

4-3-5-  روش مونت کارلو 64

4-3-6-  روش تفاضل زمانی    65

4-4-   روش‌های یادگیری تک عاملی 67

4-4-1-  الگوریتم Sarsa  68

4-4-2-  الگوریتم Q-Learning   68

4-4-3-  الگوریتم Dyna_Q     70

5- یادگیری تقویتی چندعاملی 73

5-1-   تاریخچه   73

5-1-1-  یادگیری Nash-Q 73

5-1-2-  یادگیری Friend or Foe   74

5-1-3-  یادگیری Asymmetric-Q  75

5-1-4-  Minimax    76

5-1-5-  Infinitesimal Gradient Ascent (IGA) 77

5-1-6-  Wolf-IGA   79

5-1-7-  (Policy dynamic wolf) PD-Wolf   80

5-2-   فرآیند بازی مارکوف 81

6- محاسبه نقطه تعادل نش در یادگیری تقویتی n-عامله  86

6-1-   بازیهای مارکوف نرمال n-عامله 87

6-1-1-  استفاده از الگوریتم ژنتیک در محاسبه نقطه تعادل نش    89

6-2-   بازیهای مارکوف پویا n-عامله  91

6-2-1-  استفاده از روش استقراء معکوس تعمیم یافته در محاسبه نقطه تعادل نش   92

7- شبیه سازی 95

7-1-   شبیه‌سازی در محیط مشبک   95

7-1-1-  استفاده از Q-Learning در محیط‌های چندعاملی     95

7-1-2-  مقایسه الگوریتم Nash-Q و Q-Learning  97

7-1-3-  محاسبه نقطه تعادل نش در یادگیری تقویتی چندعاملی 98

7-2-   شبیه سازی بازار برق 100

7-2-1-  مطالعه موردی  104

8- نتیجه‌گیری 111

مراجع  114

ABSTRACT   123

چکیده

در این رساله، روش مناسبی جهت محاسبه نقطه تعادل نش در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعاملی با تعداد زیاد عامل‌ها مطرح شده‌است، که قادراست با ادغام محاسبات مربوط به نقطه تعادل نش و ایجاد مصالحه بین اکتشاف- استخراج، محاسبات را به صورت بهینه کاهش دهند. ترکیب یادگیری تقویتی تک- عاملی و تئوری بازی ایده اصلی اکثر روشهای یادگیری چندعاملی است. این روش‌ها سعی دارند تا کل فرآیند یادگیری را به تعدادی متناهی از حالت‌های تصمیم‌گیری چندعاملی با خاصیت مارکوف تقسیم کرده و با انتخاب نقطه تعادل نش در هر کدام از این مراحل به تدبیر بهینه برای هر عامل همگرا شوند. بنابراین محاسبه نقطه تعادل نش مسئله مهمی است که در حال حاضر مشکلاتی شامل پیچیدگی محاسبات در روشهای شناخته شده محاسبه نقطه تعادل نش، چندگانگی نقطه تعادل نش، و مختلط بودن نقطه تعادل نش باعث شده که اکثر روشهای پیشنهادی یادگیری تقویتی چندعاملی جایگاه مناسبی در حل مسائل دنیای واقعی پیدا نکنند. ناگفته نماند که تقریباً تمام روشهای یادگیری تقویتی چندعاملی مطرح شده، مبتنی بر روشهای off-policy بوده‌اند که نیازی به در نظر گرفتن مسئله رویه انتخاب عمل و اکتشاف در اثبات همگرایی ندارند. بنابراین در رویه‌های اجرایی پیشنهاد داده‌اند که ابتدا نقطه تعادل نش محاسبه شده و سپس با روش ϵ-greedy مصالحه بین اکتشاف و استخراج برقرار شود.