Policy Gradient

آیا می‌دانستید عامل‌های هوش مصنوعی مانند AlphaGo و ربات‌های پیشرفته چگونه مستقیماً "یاد می‌گیرند" که بهترین تصمیم را بگیرند؟ در این ویدئو، به عمیق‌ترین سطح یادگیری تقویتی می‌رویم و الگوریتم Policy Gradient را به طور کامل تحلیل می‌کنیم. در حوزه یادگیری تقویتی، رویکردهای مبتنی بر ارزش (Value-Based) مانند Q-Learning با تخمین مقادیر حالت-عمل کار می‌کنند. اما این روش‌ها در فضاهای عملی پیوسته و با ابعاد بالا با محدودیت‌های جدی مواجه می‌شوند. راه‌حل چیست؟ رویکرد مبتنی بر سیاست (Policy-Based) که Policy Gradient ستون فقرات آن است. این پارادایم، پارامترهای یک سیاست را مستقیماً بهینه‌سازی می‌کند تا بازده مورد انتظار را بیشینه کند. 📊 محورهای اصلی این آموزش: تعریف ریاضی سیاست پارامتری‌شده تابع هدف: بیشینه‌سازی امید ریاضی بازده کل الگوریتم REINFORCE کاهش واریانس با Baseline مسئله واریانس بالا و راه‌حل‌های آن پرسش‌های تخصصی خود را در بخش نظرات مطرح کنید. #یادگیری_تقویتی_پیشرفته #PolicyGradient #هوش_مصنوعی_ایران #ReinforcementLearning #MachineLearning #الگوریتم_های_بهینه_سازی #آموزش_تخصصی_AI