دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 2024 نویسندگان: Tanmoy Hazra, Kushal Anjaria, Aditi Bajpai, Akshara Kumari سری: ISBN (شابک) : 3031546520, 9783031546525 ناشر: Springer سال نشر: 2024 تعداد صفحات: 93 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 2 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Applications of Game Theory in Deep Learning (SpringerBriefs in Computer Science) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب کاربردهای نظریه بازی ها در یادگیری عمیق (SpringerBriefs در علوم کامپیوتر) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Foreword Preface Acknowledgment Contents Chapter 1: Introduction 1.1 Basics of Game Theory 1.2 Introduction to Deep Learning 1.3 Game Theory in Deep Learning 1.4 Chapter Overview 1.5 Cooperative Game Theory 1.6 Noncooperative Game Theory 1.7 Application of Game Theory in Deep Learning 1.8 Case Studies and Different Applications 1.9 Conclusion and Future Research Directions References Chapter 2: Cooperative Game Theory 2.1 Introduction 2.2 Cooperative Game Theory 2.2.1 Coalitional Games 2.2.2 Stability 2.2.3 Core 2.2.4 Epsilon Core 2.2.5 Fairness 2.2.6 Nontransferable Utility 2.2.7 Shapley Value References Chapter 3: Noncooperative Game Theory 3.1 Comparing Cooperative and Noncooperative Theory and Their Strategies 3.2 Nash Equilibrium 3.3 Mixed Strategies 3.4 Sequential Game 3.5 Decision Trees 3.6 Game with Imperfect Information 3.7 Games with Perfect Information 3.8 Extensive Form Games 3.9 Game Tree 3.10 Search Strategies for Game Trees 3.10.1 Breadth-First Search (BFS) 3.10.2 Depth-First Search (DFS) 3.11 Min-Max Strategy 3.11.1 Steps in Game Tree 3.12 Strategic Form Games 3.13 Extensive Form Games 3.14 Dominant Strategies 3.14.1 Strict Dominance 3.14.2 Weak Dominance 3.15 No Dominant Strategy 3.16 Bayesian Games 3.17 Matrix Games 3.18 Repeated Games 3.18.1 Finitely Repeated Games 3.18.2 Infinitely Repeated Games 3.19 Incentives References Chapter 4: Applications of Game Theory in Deep Neural Networks 4.1 Introduction 4.2 Relation of Neural Network to Game Theory 4.3 Applications References Chapter 5: Case Studies and Different Applications 5.1 Auctions 5.2 Game Theory in GAN 5.3 Game Theory in CNN 5.4 Game Theory and Reinforcement Learning 5.5 Other Applications References Chapter 6: Conclusion and Future Research Directions 6.1 A Summary of Key Insights 6.2 Open Questions, Challenges, and Cross-Disciplinary Opportunities 6.3 Future Research Direction References