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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el entrenamiento y evaluación de políticas de control.
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sofa dr rl · andreaprotopapa
RL de robot suave basado en SOFA con aleatorización de dominio.
Descripción general
RL de robot suave basado en SOFA con aleatorización de dominio.
Resumen del editor: "Permitir una capacitación más rápida de políticas sólidas de aprendizaje por refuerzo para robots blandos"
Utilice su repositorio para inspeccionar la implementación, la documentación y los flujos de trabajo compatibles. Este registro de directorio identifica al mantenedor, la licencia del código y los recursos relacionados; no afirma que el proyecto haya sido instalado o probado en su robot.
Información del proyecto
- mantenedor
- andreaprotopapa
- idioma principal
- Python
- Licencia de código de repositorio
- No especificado
- Licencia de peso modelo
- No registrado
- Licencia de conjunto de datos
- No registrado
- Licencia de diseño de hardware
- No registrado
- Mantenimiento
- No archivado en los últimos metadatos registrados
- Último envío de repositorio observado
- 2024-08-26
Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.
Secciones de documentación
- SOFA-DR-RL: Training Reinforcement Learning Policies for Soft Robots with Domain Randomization in SOFA Framework
- Abstract
- Table of Contents
- Installation
- Requirements
- Install modules and requirements
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