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Este libro describe el efecto de diversos factores, como la tasa de aprendizaje, el factor de descuento y el épsilon, sobre la capacidad de entrenamiento del dron para navegar desde el origen hasta el destino. Cuanto mayor es el valor de la tasa de aprendizaje, más rápido aprende el dron, pero se corre el riesgo de que oscile en lugar de converger, y cuanto menor es el valor de la tasa de aprendizaje, el dron aprende lentamente pero converge de forma constante. Este libro se centra principalmente en la implementación de algoritmos de RL para áreas más pequeñas. Para áreas más grandes y…mehr

Produktbeschreibung
Este libro describe el efecto de diversos factores, como la tasa de aprendizaje, el factor de descuento y el épsilon, sobre la capacidad de entrenamiento del dron para navegar desde el origen hasta el destino. Cuanto mayor es el valor de la tasa de aprendizaje, más rápido aprende el dron, pero se corre el riesgo de que oscile en lugar de converger, y cuanto menor es el valor de la tasa de aprendizaje, el dron aprende lentamente pero converge de forma constante. Este libro se centra principalmente en la implementación de algoritmos de RL para áreas más pequeñas. Para áreas más grandes y complejas, estos algoritmos son menos eficientes, por lo que el aprendizaje por refuerzo profundo puede utilizarse en el futuro para hacer que los UAV sean más eficientes para su implementación en el mundo real.
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Autorenporträt
Dr. Payal Bansal hat ein Diplom, einen B.E.-, einen M.Tech- und einen Ph.D.-Abschluss auf dem Gebiet der Elektronik und Kommunikationstechnik. Sie verfügt über mehr als 15 Jahre Lehrerfahrung in renommierten Organisationen. In ihrer beruflichen Laufbahn hat sie mit namhaften Organisationen zusammengearbeitet. In ihrer Forschung leistete sie einen bemerkenswerten Forschungsbeitrag.