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Este livro descreve o efeito de vários factores, como a taxa de aprendizagem, o fator de desconto e o epsilon, na capacidade de treino do drone para navegar da origem ao destino. O valor mais elevado da taxa de aprendizagem incentiva a aprendizagem rápida do drone, mas existe o risco de oscilação em vez de convergência e, para o valor mais baixo da taxa de aprendizagem, o drone aprende lentamente, mas converge de forma constante. Este livro centra-se principalmente na implementação dos algoritmos de RL para áreas mais pequenas. Para áreas complexas maiores, estes algoritmos são menos…mehr

Produktbeschreibung
Este livro descreve o efeito de vários factores, como a taxa de aprendizagem, o fator de desconto e o epsilon, na capacidade de treino do drone para navegar da origem ao destino. O valor mais elevado da taxa de aprendizagem incentiva a aprendizagem rápida do drone, mas existe o risco de oscilação em vez de convergência e, para o valor mais baixo da taxa de aprendizagem, o drone aprende lentamente, mas converge de forma constante. Este livro centra-se principalmente na implementação dos algoritmos de RL para áreas mais pequenas. Para áreas complexas maiores, estes algoritmos são menos eficientes, pelo que a aprendizagem por reforço profundo pode ser utilizada no futuro para tornar o UAV mais eficiente para a implementação no mundo real.
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.