دانلود پاورپوینت یادگیری تقویتی

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

دسته بندی : پاورپوینت _ عمومی و آزاد

نوع فایل:  ppt _ pptx ( قابلیت ویرایش متن )

فروشگاه فایل » مرجع فایل

---

 قسمتی از محتوی متن ppt : 

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.  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن پاورپوینت میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.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.
  

---

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 

جزوه تقویتی کنکوری فصل هشتم زیست شناسی و آزمایشگاه(1)

اختصاصی از سورنا فایل جزوه تقویتی کنکوری فصل هشتم زیست شناسی و آزمایشگاه(1) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

جزوه فصل هشتم کتاب زیست شناسی و آزمایشگاه(1)بصورت کاملا نکته به نکته و خط به خط کنکوری و مناسب جهت کلاس های کنکوری ،تقویتی و امتحانات میان ترم و پایان ترم به همراه توضیحات دراختیار شما بزرگان قرار داده شده است.

به مناسبت افتتاحیه فروشگاه این محصول باتخفیف50%به مدت محدود ارائه میشود.

Pdfجامع زیست شناسی و آزمایشگاه(1)را بصورت فصل به فصل و نکته به نکته دراختیار شما بزرگان قرار داده ایم.هرفصل بصورت جدا درقالب یک pdf. و باقیمت های بسیار مناسب.امیدواریم نتیجه مطلوب رااز این جزوات بگیرید.

منتظر کنکور زیستشناسی2و پیش دانشگاهی هم باشید که بزودی در سایت قرار داده میشود.

موفق باشید...

frp یا الیافهای تقویتی

اختصاصی از سورنا فایل frp یا الیافهای تقویتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله frp یا الیافهای تقویتی 30 ص با فرمت WORD 

مقدمه :

بسیاری از سازه‌های بتن آرمة موجود در دنیا در اثر تماس با سولفاتها، کلریدها و سایر عوامل خورنده، دچار آسیب‌های اساسی شده‌اند. این مساله هزینه‌های زیادی را برای تعمیر، بازسازی و یا تعویض سازه‌های آسیب ‌دیده در سراسر دنیا موجب شده است. این مساله و عواقب آن گاهی نه تنها به عنوان یک مسالة مهندسی، بلکه به عنوان یک مسالة اجتماعی جدی تلقی شده است . تعمیر و جایگزینی سازه‌های بتنی آسیب‌دیده میلیون‌ها دلار خسارت در دنیا به دنبال داشته است. در امریکا، بیش از 40 درصد پلها در شاهراهها نیاز به تعویض و یا بازسازی دارند . هزینة بازسازی و یا تعمیر سازه‌های پارکینگ در کانادا، 4 تا 6 میلیارد دلار کانادا تخمین زده شده است . هزینة تعمیر پلهای شاهراهها در امریکا در حدود 50 میلیارد دلار برآورد شده است؛ در حالیکه برای بازسازی کلیة سازه‌های بتن آرمة آسیب‌دیده در امریکا در اثر مسالة خوردگی میلگردها، پیش‌بینی شده که به بودجة نجومی 1 تا 3 تریلیون دلار نیاز است! در مناطق مختلف ایران نیز اثرات مخرب کلریدها و سولفاتهای مهاجم در محیط های دریایی و ساحلی بر پایه‌های پل، آبگیرها، سدها و کانال‌های بتن آرمه که باعث ایجاد خوردگی فولاد بتن میشود سبب اعمال هزینه های سنگین جهت مرمت ویا بازسازی ابنیه ها خواهد بود.

محاسبه نقطه تعادل نش در روش های یادگیری تقویتی چند عاملی با فرمت ورد

اختصاصی از سورنا فایل محاسبه نقطه تعادل نش در روش های یادگیری تقویتی چند عاملی با فرمت ورد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده

مقدمه

1-کلیات

1-1-سئوالات کلیدی پروژه

1-2- مفروضات پروژه

1-3- روش کار و تحقیق

1-4- ساختاربندی پروژه

2-  تئوری بازی

2-1- رقابت در عامل‌ها

2-1-1- بازیهای بدیهی

2-1-2- بازیهای بدون رقابت

2-1-3- بازیهای کاملاً رقابتی

2-1-4-  بازیهای با تضاد جزئی

2-2-  ساختار بازیها

2-2-1- بازیهای نرمال

2-2-2- بازیهای پویا

2-3-  مفهوم غلبه

2-3-1- غلبه اکید در استراتژی محض

2-3-2- غلبه ضعیف

2-3-3- غلبه اکید در استراتژیهای مرکب

2-4-  نقطه تعادل نش

2-5- نقطه تعادل کامل زیربازی

2-6- بهینگی پارتو

2-7- مفاهیم بسط یافته تعادل نش

2-7-1-  نقطه تعادل هم بسته

2-7-2-  نقطه تعادل ε

2-7-3- نقطه تعادل کامل دست لرزان

2-7-4- نقطه تعادل صحیح

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

2-7-6- نقطه تعادل شبه کامل

2-7-7- نقطه تعادل سلطه‌جو

2-7-8- نقطه تعادل متوالی

3- روشهای کلاسیک محاسبه نقطه تعادل نش

3-1- محاسبه نقطه تعادل نش در بازیهای نرمال

3-1-1-     Lamke-hawson method

3-1-2-     Simple search method

3-2-  محاسبه نقطه تعادل نش در بازیهای پویا

3-2-1- الگوریتم استقراء معکوس

4-  یادگیری تقویتی

4-1-  مبانی اولیه

4-2- خاصیت مارکوف

4-3-  فرآیند تصمیم گیری مارکوف

4-3-1-  تابع ارزش

4-3-2-  تابع ارزش بهینه

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

4-3-4-  برنامه ریزی پویا

4-3-5- روش مونت کارلو

4-3-6-  روش تفاضل زمانی

4-4-  روش‌های یادگیری تک عاملی

4-4-1-  الگوریتم Sarsa

4-4-2-  الگوریتم Q-Learning

4-4-3-  الگوریتم Dyna_Q

5-  یادگیری تقویتی چندعاملی

5-1-  تاریخچه

5-1-1-  یادگیری Nash-Q

5-1-2-  یادگیری Friend or Foe

5-1-3-  یادگیری Asymmetric-Q

5-1-4-     Minimax

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

5-1-6-     Wolf-IGA

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

5-2-   فرآیند بازی مارکوف

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

6-1-  بازیهای مارکوف نرمال n-عامله

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

6-2-   بازیهای مارکوف پویا n-عامله

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

7-  شبیه سازی

7-1-  شبیه‌سازی در محیط مشبک

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

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

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

7-2-   شبیه سازی بازار برق

7-2-1- مطالعه موردی

8-  نتیجه‌گیری

مراجع

ABSTRACT