varmetarl
Ce projet implémente une méthode de meta-renforcement learning pour l'apprentissage de comportements sociaux pour les robots. Il permet d'adapter rapidement les comportements de robots à différents environnements en sélectionnant un récompense fonction appropriée pour chaque environnement.
Cas d'utilisation métiers
- Optimisation de la navigation de robots en fonction de leur environnement : rechercher des initiatives proches
- Adaptation des comportements de robots à différents environnements : rechercher des initiatives proches
- Apprentissage de comportements sociaux pour les robots : rechercher des initiatives proches
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Institut national de recherche en informatique et en automatique (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- TensorFlow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- isort : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Python : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- IPython : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Requests : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- pytest : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Tornado : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- OpenCV : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Markdown : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Matplotlib : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Jupyter : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le mardi 19 mars 2024 à 15:24:33