Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
سلاح بی نقص () یک فیلم اکشن و رزمی آمریکایی به کارگردانی مارک دیسال با بازی جف اسپیکمن، جان دای، ماکو ایواماتسو، ماریسکا هارگیتای، و پروفسور تاناکا است که در سال ۱۹۹۱ اکران سینمایی شد. اسپیکمن شاگرد اد پارکر بود و در ساخت این فیلم از نزدیک توسط اد پارکر راهنمایی شد. شعارهای این فیلم شامل «بدون اسلحه. بدون چاقو. بدون برابر بود.» و «فقط او را امتحان کن.» و تنها تصویر شناخته شده هالیوود از تکنیک های کنپو بود. داستان. فیلم در لس آنجلس اتفاق می افتد و داستان مرد جوانی (اسپیکمن) که در هنر رزمی کنپو آمریکایی آموزش دیده است و مبارزه او با مافیای کره ای را روایت می کند. باکس آفیس. این فیلم اولین بار در باکس آفیس در رتبه ششم با فروش سه روزه ۳٫۹ میلیون دلار قرار گرفت و مجموع فروش داخلی باکس آفیس ۱۴٫۰۶۱٫۳۶۱ دلار را داشت. بازخوردها. این فیلم با نقدهای متفاوتی روبرو شد. در راتن تومیتوز، بر اساس ۱۲ بررسی، ۴۲٪ امتیاز تأیید دارد. نمایش خانگی. این فیلم در ۱۴ فوریه ۲۰۱۲ بر روی دی وی دی و دیسک بلوری منتشر شد. در پخش های تلویزیونی، صحنه های حذف شده مربوط به جنیفر، شخصیت ماریشکا هارگیتی، دوباره به فیلم اضافه شد.
تی وست (؛ زادهٔ ) کارگردان، تهیه کننده، فیلمنامه نویس، تدوینگر، فیلمبردار و بازیگر آمریکایی است که بیشتر به خاطر فعالیت در فیلم های ترسناک شناخته می شود. او کارگردانی فیلم های ترسناک "خانه شیطان" (۲۰۰۹)، "هفت آیین" (۲۰۱۳)، "ایکس" (۲۰۲۲) و وسترن "در دره خشونت" (۲۰۱۶) را بر عهده داشت. او همچنین در تعدادی فیلم بازی کرده است، بیشتر در فیلم هایی که خود او یا جو سوانبرگ کارگردانی کرده اند. فیلم شناسی. فیلم. بازیگری
هفت بند شن دوست نام یک گونه از سرده علف هفت بند است.
هفت بند پاکوتاه نام یک گونه از سرده علف هفت بند است.
الئا شهری باستانی در منطقهٔ مگنا گراسیا در سواحل دریای تیرنی بود. این شهر در اصل بوسیلهٔ یونانیان در حدود ۵۳۸–۵۳۵ پیش از میلاد تأسیس شد و هایلا نام گذاری شد. این نام بعدها به الهو سپس به الئا تغییر نام داد. شهرت الئا بواسطهٔ فیلسوفانی همچون پارمنیدس و زنون الئایی است که در این شهر زیستند، و همچنین مکتب الئا را در آن پایه گذاری کردند. تاریخ. به گفته هرودوت، در ۵۴۵ قبل از میلاد ایونیانِ ساکنِ شهر فوسیا، واقع در ترکیه امروزی، از این شهر که در محاصرهٔ ایرانیان بود گریختند. آنان پس از مدت ها سرگردانی در دریا (۸ تا ۱۰ سال) در رجو کالابریا توقف کردند، جایی که احتمالاً کسنوفانس به آنان پیوست. سپس آنان در امتداد ساحل به سمت شمال حرکت کردند، و شهر هایلا (Heyle) را بنا نهادند. این شهر بعدها اله، و سپس الئا نامیده شد. مکتب الئا. مکتب الئا یکی از مکتب های پیشاسقراطی به حساب می آید. این مکتب در اوایل قرن پنجم قبل از میلاد بوسیلهٔ پارمنیدس تأسیس شد. از دیگر اعضای این مکتب می توان زنون الئایی و ملیسوس را نام برد. نام کسنوفانس نیز گاهی اوقات در این لیست قرار داده می شود، اما بر سر این موضوع اختلاف نظر وجود دارد.
طرفدار () یک فیلم اکشن هندی محصول سال ۲۰۱۶ است. در این فیلم، شاهرخ خان در نقشی دوگانه در نقش آریان کانا (قهرمان اصلی) و طرفدار شدید او، گارو چاندانا (آنتاگونیست) که دقیقاً شبیه او است، بازی می کند. داستان. گارو چاندانا چهره اش به یک هنرپیشه مشهور به نام آریان کانا شباهت زیادی دارد او یک طرفدار متعصب این هنرپیشه است او از دهلی به بمبئی می رود تا با هنرپیشه محبوب خود دیدار کند و او هرکاری می کند تا با او دیدار کند حتی در یک روز با یکی از رقبای آریان کانا درگیر می شود و او را به زور به صندلی میبندد و آزار و اذیتش می کند بعد فیلمش را برای آریان کانا می فرستد. کانا از این کار این طرفدار عصبانی و ناراحت می شود و به بهانه دیدار با او آدرس گارو را می گیرد و به مأموران پلیس اطلاع میدهد همچنین به پلیس پول می دهد تا او را بازداشت کنند و به او بفهمانند که اینکارش اشتباه بوده درضمن گوشمالی مختصری هم پلیس به خاطر اینکار و فرار از دست پلیس به او میدهند. پس از چند ساعت آریان کانا در زندان به دیدن گارو می رود و با مهربانی و کمی هم غرور شهرت از او می خواهد به شهر خودش برگردد و در زندگی خصوصی او دخالت نکند و جای او تصمیم نگیرد
و از طرف آریان کانا کاری انجام ندهد. گارو به دهلی بر می گردد و همه عکس های آریان کانا را از دیوار اتاقش می کند و آتش می زند. یک سال بعد گارو با انگیزه انتقام به لندن می رود و در موزه مادام توسو خودش را جای کانا جا می زند و با خرابکاری و آبروریزی موجب می شود پلیس فکر کند این کار کانا است و او را یک روز در بازداشت نگه دارد. گارو با کانا تماس می گیرد و می خواهد تا کانا از او عذرخواهی کند تا او هم به این کار ادامه ندهد، اما کانا قبول نمی کند. کانا قرار است در مراسم ازدواج دختر یک میلیاردر در شهر دوبروونیک شرکت کند. گارو به اجرای کانا در شهر دوبروونیک می رود وهمه تلاش های آریان کانا برای گرفتن گارو بی نتیجه می ماند و او در یک لحظه با اذیت و آزار یک دختر و توهین به خانمهای دیگر موجب آبرو ریزی برای کانا می شود، مرد ثروتمند کانا را اخراج می کند. در اثر این اتفاق خشم مردم برانگیخته می شود وهمه اجراهای بعدی او تحریم می شود. سپس در هند گارو به خانه آریان کانا می رود و پس از ورود به خانه موجب وحشت همسر او می شود و با تخریب اتاق جوایز آریان کانا از او انتقام می گیرد. سپس آریان آدرس خانه گارو را پیدا می کند و به دیدار پدر
و مادر گارو می رود، آن ها با فرزندشان تماس می گیرند و می خواهند به این بازی خاتمه دهد اما گارو نمی پذیرد و به کانا می گوید به صحنه اجرا محلی گارو رفته و برروی صحنه از گارو عذر خواهی کند، سپس آریان به محلی می رود که گارو معمولاً در آن اجرا می کند و در آن جا گارو با اسلحه کمری از دور به آریان کانا که برروی صحنه اجرا بود چندین شلیک می کند اما هیچکدام از گلوله ها به کانا نمی خورد پس از یک تعقیب و گریز آریان و گارو در بالای یک پشت بام با هم درگیر می شوند. پس از یک زد و خورد دو طرفه آریان موفق می شود به گارو غلبه کند و پس از عذرخواهی از طرفدارش یعنی گارو و نصیحت او ازش می خواهد تا به این بازی پایان دهد اما گارو می گوید امکان ندارد و سرسختی نشان میدهد و می گوید زندگی من نابود شده است سپس خودش را از بالای پشت بام به پائین پرت می کند آریان کانا تلاش می کند تا گارو را نجات دهد اما فایده ای ندارد و گارو با خودکشی جانش را از دست می دهد. از آن پس آریان هرگاه با طرفدارانش مواجه می شود به یاد گارو می افتد و چهره او به نظرش می رسد.
یادگیری نیروافزوده یا یادگیری تقویتی یا یادگیری پاداش و تاوان یکی از گرایش های یادگیری ماشینی است که از روان شناسی رفتارگرایی الهام می گیرد. این روش بر رفتارهایی تمرکز دارد که ماشین باید برای بیشینه کردن پاداشش انجام دهد. این مسئله، با توجه به گستردگی اش، در زمینه های گوناگونی بررسی می شود. مانند: نظریه بازی ها، نظریه کنترل، تحقیق در عملیات، نظریه اطلاعات، سامانه چندعامله، هوش ازدحامی، آمار، الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی بر مبنای شبیه سازی. در مبحث تحقیق در عملیات و در ادبیات کنترل، حوزه ای که در آن روش یادگیری نیروافزوده مطالعه می شود برنامه نویسی تخمینی پویای (approximate dynamic programming) خوانده می شود. این مسئله در تئوری کنترل بهینه نیز مطالعه شده است. البته دغدغه اصلی بیشتر مطالعات در این زمینه، اثبات وجود پاسخ بهینه و یافتن ویژگی های آن است و به دنبال جزئیات یادگیری یا تخمین نیست. یادگیری نیروافزوده در اقتصاد و نظریه بازیها بیشتر به بررسی تعادل های ایجاد شده تحت عقلانیت محدود می پردازد. در یادگیری ماشینی با توجه به این که بسیاری از الگوریتم های یادگیری نیروافزوده از تکنیک های برنامه نویسی پویا استفاده م
ی کنند معمولاً مسئله تحت عنوان یک فرایند تصمیم گیری مارکف مدل می شود. تفاوت اصلی بین روش های سنتی و الگوریتم های یادگیری نیروافزوده این است که در یادگیری نیروافزوده نیازی به داشتن اطلاعات راجع به فرایند تصمیم گیری ندارد و این که این روش روی فرایندهای مارکف بسیار بزرگی کار می کند که روش های سنتی در آنجا ناکارآمدند. یادگیری نیروافزوده با یادگیری با نظارت معمول دو تفاوت عمده دارد، نخست اینکه در آن زوج های صحیح ورودی و خروجی در کار نیست و رفتارهای ناکارامد نیز از بیرون اصلاح نمی شوند، و دیگر آنکه تمرکز زیادی روی کارایی زنده وجود دارد که نیازمند پیدا کردن یک تعادل مناسب بین اکتشاف چیزهای جدید و بهره برداری از دانش اندوخته شده دارد. این سبک-سنگین کردن بین بهره برداری و اکتشاف در یادگیری نیروافزوده برای فرایندهای مارکف متناهی، تقریباً به طور کامل در مسئلهٔ راهزن چند دست بررسی شده است. تفاوت یادگیری تقویتی با سایر روش های یادگیری ماشین. یادگیری تقویتی را می توان شاخه ای مجزا در یادگیری ماشین در نظر گرفت؛ هرچند شباهت هایی هم با سایر روش های یادگیری ماشین دارد. برای دریافتن این شباهت ها و تفاوت ها بهتر است نگاهی به سای
ر روش های یادگیری ماشین هم نگاهی داشته باشیم. یادگیری نظارتی (supervised learning). در یادگیری نظارتی، الگوریتم ها با استفاده از یک سری داده برچسب دار آموزش داده می شوند. این الگوریتم ها فقط ویژگی هایی را یادمی گیرند که در دیتاست مشخص شده است و به آنها هدف یا target گفته می شود. در واقع «هدف» در این نوع یادگیری کاملاً تعریف شده است و نمونه های از داده و پاسخ درست در اختیار مدل قرار می گیرد تا با استفاده از آنها بتواند هر دادهٔ جدیدی را که می بیند برچسب بزند. یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری نظارتی، مدل های تشخیص تصویر است. این مدل ها یک مجموعه عکس برچسب دار دریافت می کنند و یادمی گیرند بین ویژگی های متداول آنها تمایز قائل شوند. به عنوان مثال با دریافت عکس هایی از صورت انسان ها، می توانند اجزای صورت را تشخیص دهند. یا بین دو یا چند حیوان تمایز قائل شوند. یادگیری نیمه نظارتی (semi supervised learning). این روش، روشی بینابینی است. توسعه دهندگان، یک مجموعه نسبتاً کوچک از داده های برچسب دار و یک مجموعه بزرگ تر از داده بدون برچسب آماده می کنند. سپس از مدل خواسته می شود، براساس چیزی که از داده های برچسب دار یادمی گ
یرد، درمورد داده های بدون برچسب هم پیش بینی انجام دهد و در نهایت داده های بدون برچسب و برچسب دار را به عنوان یک مجموعه داده کل درنظر بگیرد و نتیجه گیری نهایی را انجام دهد. یادگیری غیر نظارتی (unsupervised learning). در یادگیری غیرنظارتی، فقط داده های بدون برچسب در اختیار الگوریتم قرار داده می شود. این الگوریتم ها بدون اینکه مستقیم به آنها گفته شده باشد دنبال چه ویژگی ها بگردند، براساس مشاهده های خودشان آموزش می بینند. نمونه ای از کاربرد این نوع یادگیری، خوشه بندی مشتری ها است. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning). رویکرد یادگیری تقویتی کاملاً متفاوت است. در این روش، یک عامل در محیط قرار می گیرد تا با آزمون و خطا یاد بگیرد کدام کارها مفید و کدام کارها غیرمفید هستند و در نهایت به یک هدف مشخص برسد. از این جهت که درمورد یادگیری تقویتی هم هدف مشخصی از یادگیری وجود دارد، می توان آن را شبیه یادگیری نظارتی دانست. اما وقتی که اهداف و پاداش ها مشخص شدند، الگوریتم به صورت مستقل عمل می کند و نسبت به یادگیری نظارتی تصمیمات آزادانه تری می گیرد. به همین علت است که برخی یادگیری تقویتی را در دسته نیمه نظارتی جای می دهند. ا
ما با توجه به آنچه گفته شد، منطقی تر این است که یادگیری تقویتی را به عنوان یک دسته جدا در یادگیری ماشین در نظر گرفت. مقدمه. یک مدل ابتدایی یادگیری نیروافزوده از: معمولاً مقدار پاداش به آخرین گذار مربوط است. در بسیاری از کارها ماشین می تواند وضعیت فعلی مسئله را نیز به طور کامل (یا ناقص) مشاهده کند. گاهی نیز مجموعه فعالیت های ممکن محدود است (مثلاً این که ماشین نتواند بیشتر از مقدار پولی که دارد خرج کند) در یادگیری نیروافزوده ماشین می تواند در گام های زمانی گسسته با محیط تعامل کند. در هر لحظهٔ مفروض formula_3، ماشین یک مجموعه مشاهدات formula_4 را دریافت می کند که معمولاً شامل پاداش formula_5 نیز می شود و پس از آن یک واکنش formula_6 از بین واکنش های ممکن از خود نشان می دهد که به محیط ارسال می شود. سپس وضعیت به حالت formula_7 گذار می کند و پاداش formula_8 نیز مشخص می شود که مربوط به گذار حاصل از formula_9 است؛ و این پاداش قبل از انجام حرکت بعدی ماشین همراه با formula_10 به ماشین داده می شود تا بر اساس آن formula_11 را انتخاب کند. هدف ماشین هم طبیعتاً این است که بیشترین پاداش ممکن را کسب کند. ماشین می تواند هر تصمی
ماتش را به صورت تابعی از روند تغییر بازی تا وضعیت حاضر یا حتی به صورت تصادفی انتخاب کند. نکتهٔ مهمی که در اینجا وجود دارد این است که یادگیری نیروافزوده برای مسائلی که در آن ها بیشترین سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز مدت نیست بسیار مناسب است؛ مثلاً من برای اینکه در بزرگسالی درآمد بیشتری داشته باشیم بهتر است که به دانشگاه بروم و درس بخوانم در حالی که این امر در حال حاضر از نظر مالی برای من بهینه نیست. دلیل وجود این برتری در روش یادگیری نیروافزوده نیز این است که ماشین در هر مرحله لزوماً بهترین راه را انتخاب نمی کند و در نهایت هم سعی دارد مجموع پاداش. این روش به شکل موفقیت آمیزی بر روی مسائل مختلفی نظیر: کنترل ربات ها، برنامه ریزی آسانسورها، مخابرات، تخته نرد، چکرز(Sutton and Barto 1998, Chapter 11) و بازی گو (آلفاگو) استفاده شده است. دو عامل مهم هستند که باعث برتری این روش می شوند: استفاده از نمونه ها برای بهینه سازی کارایی و استفاده از تخمین توابع برای تعامل با محیط های پیچیده در هریک از حالات زیر: دو حالت اول را می توان تحت عنوان مسائل برنامه ریزی بررسی کرد. (با توجه به این که مدل هایی از مسئ
له موجود است)، در حالی که سومی را باید به عنوان یک مسئلهٔ یادگیری صرف در نظر گرفت. در هر حال در چهارچوب یادگیری نیروافزوده هر سه مسئله به یک مسئلهٔ یادگیری ماشین تبدیل می شوند. اکتشاف. مسئلهٔ یادگیری نیروافزوده همان طور که توصیف شد، نیازمند یک راهکار هوشمندانه برای اکتشاف است. تصمیم گیری های تصادفی بدون استفاده از یک توزیع احتمال برآورد شده، معمولاً کارای بسیار ضعیفی دارد. برای فرایندهای مارکف کوچک و محدود مسئله در حال حاضر تا حدود خوبی حل شده است. اما با توجه به این که بیشتر الگوریتم ها به درستی با زیاد شدن تعداد حالات کارایی خود را حفظ نمی کنند (مخصوصا برای تعداد حالات نامتناهی)، در دنیای واقعی افراد به همان راه های ساده اکتشاف بسنده می کنند. یکی از این راه ها الگوریتم formula_12-حریصانه نام دارد که در آن ماشین تصمیمی را که به اعتقاد او بیشترین سود را در درازمدت به همراه خواهد داشت به احتمال formula_13 انتخاب می کند و با احتمال یکنواخت نیست یکی از کارهای دیگر را انجام می دهد. در اینجا formula_14 یک متغیر برای تنظیم کردن میزان اکتشاف است و بعضاً چه به دلیل وجود یک برنامهٔ زمانبندی مشخص (کم کردن مقدار اکتشاف
با گذشت زمان) و چه به دلایل ابتکاری تغییر می کند. الگوریتم های یادگیری کنترلی. اگر مشکل اکتشاف را نادیده بگیریم و فرض کنیم که حالت فعلی کاملاً قابل مشاهده است (که این موضوع از اینجا به بعد مفروض است)، مسئله به این تبدیل می شود که چه اعمالی با توجه به تجربیات گذشته بهتر هستند. معیار بهینگی. برای سادگی، فرض کنید مسئله به صورت دنباله ای از قسمت های مستقل باشد، که هر کدام از این قسمت ها با رسیدن به یک حالت انتهایی به پایان می رسد، (برای مثال اگر قرار باشد ماشین خروج از اتاق را یاد بگیرد، به محض خروج یک قسمت تمام می شود و ماشین پاداش formula_15 را دریافت می کند همچنین، فرض کنید مستقل از این که ماشین چه تصمیماتی را به چه ترتیبی اتخاذ کند، رسیدن به این حالت انتهایی اجتناب ناپذیر باشد. تحت چند شرط دیگر برای تعادل و نظم مسئله انتظار ما از پاداش نهایی به ازای هر رویکرد انتخاب شده توسط ماشین و هر شرایط اولیه ای تعریف شده خواهد بود. در اینجا یک رویکرد یعنی یک توزیع احتمال بر روی تمام تصمیمات ممکن ماشین بسته به روند طی شده برای رسیدن به حالت حاضر. اگر توزیع احتمال formula_16 در نظر گرفته شده باشد، ما می توانیم formula_17
را به عنوان امید ریاضی پاداش مربوط به رویکرد انتخابی formula_18 در نظر بگیریم: که در اینجا متغیر تصادفی formula_20 نشاندهندهٔ مقدار "خروجی" است و به این صورت تعریف می شود: که در اینجا formula_22 پاداش دریافتی بعد از گذار formula_3ام است حالت اولیه در formula_16، و تصمیمات گرفته شده با توجه به رویکرد در formula_18 نمود پیدا کرده اند. در اینجا، formula_26 نشان دهندهٔ زمان تصادفی ای است که حالت انتهایی فرا می رسد و قسمت یادگیری حاضر به پایان می رسد. در مسئله هایی که به این شکل از قسمت های مستقل تشکیل نشده اند، معمولاً از خروجی کاسته می شود. در اینجا formula_28 اصطلاحاً ضریب نزول خوانده می شود. جستجوی جامع. روش جستجوی جامع از دو مرحلهٔ زیر تشکیل شده است: مشکل اصلی این روش این است که تعداد حالات ممکن است بسیار زیاد یا حتی نامتناهی باشد؛ و دیگر اینکه ممکن است خروجی ها بسیار متنوع باشند که این حالت نیازمند نمونه برداری بسیار گسترده ای برای تخمین خروجی نهایی هر رویکرد است. انواع یادگیری تقویتی. با توجه به رویکردهای متفاوتی که الگوریتم های یادگیری عمیق در سه مرحله جمع آوری داده، تخمین تابع ارزش و بهینه سازی سیاست در پ
یش می گیرند، می توان آنها را از مناظر مختلف دسته بندی کرد که در ذیل به دسته بندی ها رایج در این حوزه اشاره می گردد: الگوریتم های RL. الگوریتم های RL بین دو فعالیت جمع آوری داده و بهبود سیاست دائماً در تناوب هستند. سیاستی که برای جمع آوری داده استفاده می شود ممکن است با سیاست عامل در حین آموزش متفاوت باشد. به این رویکرد Off-policy می گویند. در رویکرد Off-policy سیاست بهینه بدون در نظر گرفتن اقدامات عامل یا انگیزه او برای اقدام بعدی تعیین می شود. در مقابل رویکرد On-policy، از همان سیاستی که در آموزش استفاده شده برای جمع آوری داده نیز استفاده می گردد. به بیانی دیگر، این رویکرد به سیاست هایی که عامل قبلاً در تصمیم گیری ها استفاده کرده، توجه کرده و سعی در ارزیابی و بهبود آنها می کند. الگوریتم های بدون مدل دربرابر الگوریتم های مبتی بر مدل. در خیلی از اوقات وضعیت های مسئله دارای ابعاد بالایی است. در چنین شرایطی، تابع انتقال نیاز به برآورد توزیع احتمال روی هر یک از این حالت ها است. همچنین به یاد داشته باشید که احتمالات انتقال باید در هر مرحله محاسبه شوند. در حال حاضر، انجام این کار با قابلیت های سخت افزاری فعلی تقریب
اً غیرقابل حل است. برای رویارویی با این چالش یک دسته بندی از مسائل یادگیری تقویتی ارائه شده است: در شرایطی که تلاش طراح صرف یادگیری مدلی از شرایط و محیط اطراف می شود، می توانیم بگوییم رویکرد مبتنی بر مدل را در پیش گرفته است. به عنوان نمونه، مجدداً بازی آجرشکن آتاری را در نظر بگیرید. طراح از یادگیری عمیق برای یادگیری تابع انتقال و تابع پاداش بهره می گیرد. وقتی روی یادگیری این مسائل تمرکز می شود. به اصطلاح در حال یادگیری مدلی از محیط هستیم که ما از این مدل برای دستیابی به تابعی به نام سیاست () استفاده می کنیم. تابع سیاست، مشخص می نماید که وقتی محیط در وضعیت است، عامل با چه احتمالی اقدام را برمی گزیند. اما با افزایش تعداد وضعیت ها و اقدام ها، الگوریتم های مبتنی بر مدل کارآمدی خود را از دست می دهند. از سوی دیگر، الگوریتم های بدون مدل درواقع مبتنی بر روش آزمون و خطا هستند و براساس نتیجه آن، دانش خود را به روزرسانی می کنند. این نوع از الگوریتم ها برای مواقعی مناسب هستند که مدلسازی محیط بسیار سخت باشد و طراح ترجیح می دهد الگوریتمی را مورد استفاده قرار دهد که به جای تلاش برای یادگیری مدل محیط، مستقیماً از تجربیات یاد
بگیرد. این رویکرد بسیار شبیه روشی است که انسان ها اکثر وظایف خود را مبتنی بر آن یادمی گیرند. به عنوان نمونه، راننده ماشین برای انجام رانندگی، قوانین فیزیک حاکم بر ماشین را نمی آموزد، اما یادمی گیرد که بر اساس تجربه خود از نحوه واکنش ماشین به اقدامات مختلف، تصمیم بگیرد. از مزیت های این رویکرد، عدم نیاز به فضایی برای ذخیره ترکیبات احتمالی وضعیت ها و اقدام ها خواهد بود. رویکر مبتنی بر ارزش یا مبتنی بر سیاست. اکثر مدل های بدون مدل از دو رویکرد ارزش محور یا سیاست محور استفاده می کنند. در رویکرد سیاست محور، هدف بهینه سازی تابع سیاست است بدون اینکه به تابع ارزش کار داشته باشیم. به بیانی دیگر عامل یک تابع سیاست را می آموزد، آنرا در حین یادگیری در حافظه نگه می دارد و سعی می کند هر وضعیت را به بهترین اقدام ممکن نگاشت کند. لازم است ذکر شود سیاست ها ممکن است قطعی (برای یک وضعیت، همیشه اقدام مشابهی را بازمی گرداند) یا تصادفی (برای هر اقدام یک توزیع احتمالی در نظر می گیرد) باشند. در رویکرد ارزش محور، برخلاف رویکرد سیاست محور که به تابع ارزش کاری ندارد، هدف بهینه سازی تابع ارزش خواهد بود. به عبارت دیگر، عامل اقدامی را انتخ
اب می نماید که برآورد می کند بیشترین پاداش را در آینده دریافت خواهد کرد. معروف ترین الگوریتم های یادگیری تقویتی. روش های حل جدولی در مقابل روش های تقریبی. به طور کلی ایده اصلی بسیاری از الگوریتم های یادگیری تقویتی در ساده ترین حالت ممکن، نمایش تابع ارزش به صورت جدولی یا آرایه ای است که اصطلاحاً به آنها روش های حل جدولی می گویند. این روش ها برای مواردی مناسب هستند که اندازه فضای وضعیت و اقدام چندان بزرگ نباشد، در غیراینصورت با افزایش ابعاد مقیاس پذیر نخواهند بود و زمان یادگیری آنها به صورت نمایی افزایش می یابد. روش های حل جدولی اغلب به راهکارهای دقیق دست می یابند و می توان براساس آن ها مقدار بهینه تابع ارزش و سیاست را پیدا نمود. روشهای حل جدولی که مسائل را به صورت مدل های تصمیم گیری مارکوف مدلسازی می کنند می توانند از سه روش کلی حل شوند: روش های تقریبی. در مقابل روش های حل جدولی، روش های تقریبی مطرح می شوند که تنها راه حل های تقریبی را پیدا می کنند، اما می توان از آنها در مسائل بزرگتری استفاده نمود. روش های گرادیان سیاست از جمله روش های رایج در این زمینه هستند. نظریه. نظریه برای فرایندهای مارکف کوچک و محدود کا
مل است؛ و هر دو رفتار تقریبی و نمونه برداری محدود بیشتر الگوریتم ها به خوبی فهمیده شده است. همان طور که پیش تر گفته شد، الگوریتم هایی شناخته شده ای که به صورت اثبات شده کارایی بالایی دارند (راجع به مسئلهٔ اکتشاف) وجود دارند. اما برای فرایندهای مارکف بزرگ همچنان کار لازم است. تقریباً الگوریتمی برای اکتشاف کردن بهینه وجود ندارد (به غیر از مسئلهٔ راهزن). اگرچه کران های محدودی برای زمان اجرای برخی الگوریتم ها در سال های اخیر به دست آمده، اما به نظر می رسد که این کران ها فعلاً ضعیف هستند و بدین ترتیب کار بیشتری لازم است تا بتوانیم برتری های نسبی این الگوریتم ها و محدودیت هایشان لازم است. پژوهش های جاری. تحقیقات جاری شامل: پیشرفت های اتفاق افتاده در زمینهٔ یادگیری نیروافزوده در اینجا و همچنین اینجا جمع آوری می شوند. بر روی الگوریتم های یادگیری نیروافزوده نظیر یادگیری تفاوت زمانی هم به عنوان یک مدل برای یادگیری بر پایهٔ دوپامین در مغز تحقیقاتی در حال انجام است. در این مدل راه های دوپامینی() از توده سیاه به عقده های قاعده ای به عنوان خطای پیش بینی عمل می کنند. یادگیری نیروافزوده همچنین به عنوان بخشی از مدل مهارت آموز
ی انسان مورد استفاده قرار گرفته است. به خصوص در رابطه با تعامل بین یادگیری ضمنی و صریح در اکتساب مهارت ها. (اولین انتشار در این رابطه به سال ۱۹۹۵–۱۹۹۶ بازمی گردد و در ادامه تحقیقات بسیاری هم در این رابطه انجام شد). یادگیری نیروافزوده تقلیدی. در یادگیری نیروافزوده معکوس، هیچ تابع پاداشی وجود ندارد. در عوض، ماشین با مشاهدهٔ یک رفتار که معمولاً به رفتار بهینه نزدیک است سعی می کند آن را تقلید کند. اگر ماشینی که از روش یادگیری معکوس استفاده می کند از دنبال کردن رفتاری که باید مشاهده کند منحرف شود، معمولاً مدتی طول می کشد تا بتواند ثبات رفتار خود را حفظ کند. خیلی وقت ها بهتر است که رفتار ایده آل چندین بار با ایرادات کوچک به ماشین نشان داده شود. در یادگیری شاگردی()یک ماشین فرض می کند که موجود متخصصی که در حال انجام دادن یک رفتار است سعی می کند یک تابع پاداش را بیشینه کند، و هدف ماشین این است که به گونه ای این تابع پاداش را کشف کند. کاربردهای یادگیری تقویتی. برخی از کاربردهای عملی یادگیری تقویتی در ادامه آمده است. هرچند لازم است بدانیم کاربردهای یادگیری تقویتی به این موارد محدود نمی شود: از یادگیری تقویتی همچنین می ت
وان در حوزه هایی مانند تحقیق در عملیات، تئوری اطلاعات، تئوری بازی، تئوری کنترل، بهینه سازی براساس شبیه سازی، سیستم های چند عاملی، آمار و الگوریتم های ژنتیک، بهره برد.
آدام وینگارد (؛ زادهٔ ) یک کارگردان، فیلم بردار، فیلم نامه نویس، تدوین گر، و هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است.
الکس کارپوفسکی (؛ زادهٔ ) یک کارگردان و هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. از فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می توان به روز دوست دختر ، درون لوین دیویس" (۲۰۱۳)، "درود بر سزار!" (۲۰۱۶)، ""، "تابستان خون" (۲۰۱۴)، "، "دختران (مجموعه تلویزیونی آمریکایی)" (۲۰۱۷–۲۰۱۲) و "هوم کامینگ" و "اتومبیل دزدی بزرگ ۴" (۲۰۰۸) به عنوان بازیگر اشاره کرد.
براتاکاس یک بازی ویدئویی منتشر شده توسط شرکت «سایگنوسیس» است که در سال ۱۹۸۶ و برای رایانه های آمیگا، آتاری اس تی و مکینتاش عرضه گردید. سبک این بازی اکشن-ماجراجویی با تم علمی–تخیلی می باشد که المنت های نقش آفرینی نیز در آن وجود دارد. در مورد این بازی باور بر این است که این محصول، بازمانده پروژه بی سرانجام و پرسروصدای Bandersnatch می باشد. داستان. قهرمان بازی یک مهندس به نام «کاین» است که موفق به تولید تکنولوژی تبدیل انسان های معمولی به انسان های برتر شده، در همان حال دولتمردان از او می خواهند که از این تکنولوژی در راه ساخت سربازان برتر استفاده نماید، ولی کاین همکاری در این زمینه را رد می کند. دولتمردان او را به خیانت متهم و وانمود می کنند که او قصد فروش این تکنولوژی به گروه های غیرقانونی و زیرزمینی را دارد. در همان زمان دولتمردان به طور مخفی اقدام به تهیه جایزه برای کسی می کنند که «مهندس کاین» را به آن ها تحویل دهد. در نهایت کاین مجبور به فرار از سیاره زمین می شود. در حین فرار از زمین، کاین متوجه می شود مدارک مورد نیاز او برای پاک کردن نامش از مظان اتهام، در سیارک دوردستی به نام Brataccas قرار دارد. سیارک «برا
تاکاس» اولین سیارک شبیه سازی شده است که دارای معادن متروکه و حال و هوای «غرب وحشی» می باشد. کاین باید مدارک بی گناهی خویش را در این سیارک و از ساکنان آن به دست آورد. گیم پلی. دنیای بازی براتاکاس از یک سری اتاق تشکیل شده که شخصیت اصلی بازی در میان آن ها حرکت می کند، نمای این اتاق ها از کنار می باشد. حرکت در این اتاق ها به صورت افقی است، تعدادی آسانسور در بازی وجود دارند که بازیباز توسط آن ها می تواند در بین طبقات جابجا شود. درب های مختلف و اتاقک های تله پورت نیز می توانند قهرمان بازی را به نقاط مختلف از اتاق ها بفرستند. البته تعداد محدودی محیط نیز در بازی وجود دارند که بیرون از محیط های مسقف هستند که با همان روش به نمایش در می آیند. با توجه به اندازه بزرگ شخصیت های بازی، اندازه اتاق ها به نسبت آن ها کوچک به نظر می رسند و با حضور چند کاراکتر، اتاق ها کاملاً پر می شوند. بازیباز مقداری محدودیت در تعامل با محیط بازی دارد، از جمله توانایی های او حرکت، برداشتن یا انداختن اجسام یا صحبت با شخصیت های داخل بازی است. این شخصیت های غیرقابل بازی، توسط هوش مصنوعی رایانه هدایت می شوند و هرکدام کار مخصوص به خود را انجام داده