Inicio Proyectos Neural-SLAM
Neural-SLAM
Python

Neural-SLAM

Código en Pytorch para el artículo de ICLR-20 "Aprendiendo a Explorar usando Active Neural SLAM"

por devendrachaplot · GitHub
Estrellas
Ramas
Licencia
Creado
Último commit
Lenguaje
active-neural-slamdeep-learningdeep-reinforcement-learningMITPython
Ver en GitHub
En palabras simples

Explora entornos utilizando un modelo de IA que aprende de su entorno.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
Neural-SLAM — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
853852
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue Neural-SLAM

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Código en Pytorch para el artículo de ICLR-20 "Aprendiendo a Explorar usando Active Neural SLAM"

Neural-SLAM tiene 852 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 154 veces. Neural-SLAM está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. Neural-SLAM está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: active-neural-slam, deep-learning, deep-reinforcement-learning, deep-rl.

Frequently asked questions

¿Qué es Neural-SLAM?

Código en Pytorch para el artículo de ICLR-20 "Aprendiendo a Explorar usando Active Neural SLAM"

¿Neural-SLAM es de código abierto?

Neural-SLAM es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿Neural-SLAM es gratis?

Sí. Neural-SLAM es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está Neural-SLAM?

Neural-SLAM está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito Neural-SLAM?

Neural-SLAM está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — Neural-SLAM

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=devendrachaplot-neural-slam)](https://olud.ai/project/devendrachaplot-neural-slam.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
awesome-deep-rl
Una lista curada de recursos impresionantes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo.
896 · awesome-list
compartedeep-rldeep-reinforcement-learning
Object-Goal-Navigation
Código de Pytorch para el artículo de NeurIPS-20 "Navegación de Objetivos de Objetos utilizando…
458 · deep-learning
compartedeep-rldeep-reinforcement-learning
deeptraffic
DeepTraffic es una competencia de aprendizaje por refuerzo profundo, parte de la serie de Apren…
1.8k · convnetjs
compartedeep-rldeep-reinforcement-learning
Rainbow
Rainbow: Combinando Mejoras en Aprendizaje por Refuerzo Profundo
1.7k · deep-learning
compartedeep-reinforcement-learning
hands-on-rl
Curso gratuito que te lleva de cero a PRO en Aprendizaje por Refuerzo 🦸🏻‍🦸🏽
1.6k · deep-reinforcement-learning
compartedeep-reinforcement-learning
deeplearning-guide
Una guía en evolución para aprender Deep Learning de manera efectiva.
713 · computer-vision
compartedeep-reinforcement-learning
PyGame-Learning-Environment
Entorno de Aprendizaje PyGame (PLE) -- Entorno de Aprendizaje por Refuerzo en Python.
1.1k · agent
compartedeep-reinforcement-learning
DeepLearningFlappyBird
Hack de Flappy Bird usando Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Q-learning).
6.8k · deep-learning
compartedeep-reinforcement-learning
drl-zh
Aprendizaje por refuerzo profundo: ¡De cero a héroe!
2.3k · deep-learning
compartedeep-reinforcement-learning
reward-learning-rl
[RSS 2019] Aprendizaje por refuerzo robótico de extremo a extremo sin ingeniería de recompensas
374 · deep-learning
compartedeep-reinforcement-learning

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.