एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
पैरामीटर शेयरिंग
स्केलेबिलिटी तकनीक जहाँ कई एजेंट समान न्यूरल नेटवर्क पैरामीटर्स साझा करते हैं, कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करते हुए सहकारी शिक्षण को बढ़ावा देते हैं।
एमएआरएल के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क
मल्टी-एजेंट संरचनाओं के लिए अनुकूलित नेटवर्क आर्किटेक्चर जहाँ नोड्स एजेंटों को और एज उनके संबंधों को दर्शाते हैं, बड़े पैमाने पर प्रभावी संचार की अनुमति देते हैं।
मल्टी-एजेंट करिकुलम लर्निंग
प्रगतिशील प्रशिक्षण रणनीति जहाँ कार्यों की जटिलता और एजेंटों की संख्या धीरे-धीरे बढ़ती है, बड़े पैमाने पर सीखने की स्थिरता में सुधार करती है।
हायरार्किकल एमएआरएल
संगठनात्मक संरचना जहाँ एजेंटों को पदानुक्रम में व्यवस्थित किया जाता है, जिम्मेदारियों के विघटन द्वारा हजारों एजेंटों वाली जटिल प्रणालियों को प्रबंधित करने की अनुमति देता है।
सीखे गए संचार प्रोटोकॉल
तंत्र जहाँ एजेंट स्वचालित रूप से ऐसे संचार प्रोटोकॉल विकसित करते हैं जो बैंडविड्थ को कम करते हुए प्रभावी समन्वय को अधिकतम करने के लिए अनुकूलित होते हैं।
मल्टी-एजेंट अटेंशन मैकेनिज्म
तकनीक जो एजेंटों को हजारों अन्य एजेंटों में से सबसे प्रासंगिक जानकारी पर चयनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है, कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करती है।
एमएआरएल के लिए पॉपुलेशन बेस्ड ट्रेनिंग
विकासवादी अनुकूलन विधि जहाँ मल्टी-एजेंट नीतियों की एक आबादी समानांतर रूप से विकसित होती है, सहकारी रणनीतियों के स्थान की प्रभावी खोज की अनुमति देती है।
क्यूमिक्स एल्गोरिदम
मल्टी-एजेंट क्यू-लर्निंग एल्गोरिदम जो व्यक्तिगत और संयुक्त मूल्यों के बीच एकरूपता सुनिश्चित करता है, बड़े आकार की प्रणालियों में स्थिर सीखने की अनुमति देता है।
प्रतिद्वंद्वी मॉडलिंग
एजेंटों की अन्य एजेंटों के व्यवहार को मॉडल और पूर्वानुमान करने की क्षमता, स्केलेबल मल्टी-एजेंट सिस्टम में प्रभावी समन्वय के लिए आवश्यक।
उभरती संचार
ऐसी घटना जहां एजेंट सामूहिक रूप से जटिल समस्याओं को बड़े पैमाने पर हल करने के लिए संरचित संचार प्रणालियों को स्वतः विकसित करते हैं।
एजेंट मॉडलिंग नेटवर्क
न्यूरल नेटवर्क जो अन्य एजेंटों के मानसिक मॉडल सीखने में विशेषज्ञ हैं, बड़े पैमाने पर मल्टी-एजेंट सिस्टम में पूर्वानुमान और समन्वय के लिए महत्वपूर्ण।
वितरित MARL फ्रेमवर्क
सॉफ्टवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर जो कंप्यूटिंग क्लस्टर पर मल्टी-एजेंट प्रशिक्षण के समानांतरकरण को सक्षम करते हैं, लाखों एजेंटों को एक साथ प्रबंधित करने के लिए आवश्यक।
स्केलेबल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन
एल्गोरिदमिक तकनीकों का सेट जो लाखों पैरामीटर और एजेंटों वाले सिस्टम के लिए नीति अनुकूलन की समय और स्थान जटिलता को अनुकूलित करता है।
स्वार्म इंटेलिजेंस एल्गोरिदम
बायो-इंस्पायर्ड दृष्टिकोण जहां सरल एजेंट स्थानीय नियमों का पालन करके सामूहिक बुद्धिमान व्यवहार उत्पन्न करते हैं, बहुत बड़े पैमाने के सिस्टम पर लागू।
मल्टी-एजेंट क्रेडिट असाइनमेंट
मौलिक समस्या जिसमें बड़े सहकारी सिस्टम में व्यक्तिगत एजेंटों को सही ढंग से पुरस्कार और दंड आवंटित करना शामिल है।