روش‌های عامل بحرانی و گرادیان‌محور

Jul 1, 2024

روش‌های عامل بحرانی و الگوریتم‌های گرادیان

مقدمه

  • بحث در مورد شش دسته از الگوریتم‌ها.
  • اهمیت اعمال پیوسته برای بهینه‌سازی مشکلات.
  • هزینه و پیچیدگی بهینه‌سازی.
  • معرفی روش‌های عامل بحرانی.

روش‌های بحرانی

  • روش‌های عامل بحرانی: تاریخچه و کاربردها.
  • استفاده از نزول گرادیان استاندارد.
  • اهمیت تطابق بین ویژگی‌های عامل و منتقد.
  • معماری خطی و نقش آن.

الگوریتم‌های اثر بحرانی

  • معرفی معماری‌های عصبی ترکیب‌شده با عامل بحرانی.
  • مخلوط کردن مواد طبیعی برای بهینه‌سازی عملکرد.
  • استفاده از نزول گرادیان تطبیقی و اهمیت همگرایی.
  • مشکلات همگرایی و راه‌حل‌های احتمالی.
  • تقریب‌ها در منتقدان و عوامل.

روش‌های عامل بحرانی

  • همزمان‌سازی عوامل بحرانی.
  • اجرای نزول گرادیان با وزن‌های متقارن.
  • محاسبه گرادیان‌ها و انتشار خطا در شبکه‌های عصبی.
  • تاثیر سیاست منتقد بر عملکرد.

کاوش و بهینه‌سازی

  • تکنیک‌های کاوش مانند آشفتگی پارامتر.
  • مزایای آشفتگی پارامتر نسبت به کاوش پایه.
  • روش‌های مختلف کاوش برای بهبود همگرایی الگوریتم.
  • مقایسه بین تکنیک‌های مختلف کاوش.

مشکلات پاداش و تخمین

  • اهمیت کاهش خطاهای تفاوت زمانی.
  • تاثیر تخمین‌های ضعیف بر همگرایی.
  • تکنیک‌هایی برای جلوگیری از برآورد بیش از حد و کم‌تر از حد پاداش‌ها.
  • بحث در مورد روش‌های برش برای کنترل مقادیر افراطی در تخمین‌ها.

مدیریت حافظه بافر

  • اهمیت مدیریت بافر بازپخش برای الگوریتم DQN.
  • مزایای روش مدیریت FIFO (اولین ورودی، اولین خروجی).
  • مقایسه بین استراتژی‌های مختلف مدیریت برای بنچمارک‌ها.

افکار نهایی

  • مزایای معماری عامل بحرانی برای مشکلات کنترلی مختلف.
  • اهمیت کاوش موثر و تخمین صحیح پاداش.
  • نتیجه‌گیری در مورد استفاده از قابلیت‌های شبکه عصبی برای حل مشکلات پیچیده.