Este livro descreve o efeito de v rios 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 r pida do drone, mas existe o risco de oscila o em vez de converg ncia 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 implementa o dos algoritmos de RL para reas mais pequenas. Para reas complexas maiores, estes algoritmos s o menos eficientes, pelo que a aprendizagem por refor o profundo pode ser utilizada no futuro para tornar o UAV mais eficiente para a implementa o no mundo real.
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