Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения Py. Torch. Средой машинного обучения является компьютерная игра Star. Craft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC. Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника»
Ваш отзыв о Мультиагентное обучение с подкреплением. Учебное пособие будет первым. Не всегда достаточно просто прочитать отзывы, иногда мы также хотим поделиться своим мнением о товаре. Наше мнение может быть важным для других потенциальных покупателей, а также для самого продавца. Поэтому, после приобретения Мультиагентное обучение с подкреплением. Учебное пособие, мы рекомендуем написать информативный комментарий, чтобы помочь другим людям сделать правильный выбор.
Когда мы делаем покупки в интернете, одной из важнейших составляющих процесса является доставка. Правильно указанный адрес доставки - это залог того, что Мультиагентное обучение с подкреплением. Учебное пособие окажется в ваших руках точно вовремя. Важно указать полный и точный адрес доставки для транспортной компаниии и курьеру.
