Implementazione dell'Apprendimento Rinforzato, in particolare algoritmi Q-learning e Sarsa, per la pianificazione del percorso globale di un robot mobile in un ambiente sconosciuto con ostacoli. Analisi comparativa di Q-learning e Sarsa
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Reinforcement_Learning_in_Python ha 511 stelle su GitHub. È stato forkato 117 volte. Reinforcement_Learning_in_Python è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2018. Reinforcement_Learning_in_Python è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: maze-algorithms, maze-solver, obstacle-avoidance, path-planning.
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Reinforcement_Learning_in_Python è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Sì. Reinforcement_Learning_in_Python è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Reinforcement_Learning_in_Python è disponibile con licenza MIT.
Reinforcement_Learning_in_Python è scritto principalmente in Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/sichkar-valentyn-reinforcement-learning-in-python.html)