Ball Thrust 3D : de Rapier au DQN entraînable
Un vrai monde physique, 21 observations, un DQN qui apprend et une inférence vérifiable après sauvegarde locale.
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Le blog Ignition
Apprendre en construisant
Des expériences reproductibles, du code et des agents en action.
Robot Arm 3D : atteindre une cible XYZ avec un DQN
Un bras idéal à 3 articulations, 325 configurations et 6 actions : suivez comment une récompense dense rapproche l’extrémité de la cible, avec des mesures réelles et leurs limites.
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MountainCar : apprendre à prendre de l’élan
Comprendre pourquoi reculer peut aider un agent à atteindre le sommet.
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GridWorld : rendre les décisions d’un agent lisibles
Une grille, quatre actions et une récompense : explorez le Q-learning pas à pas.
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CartPole 3D : une scène visible, quatre observations
Séparez le rendu 3D de ce que le réseau reçoit réellement.
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Drone Navigation : relier moteurs, mouvement et récompense
Observez les compromis entre atteindre une cible et garder le drone stable.
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Maze : guider un agent avec des capteurs et des récompenses
Découvrez comment un agent explore une arène avec portes et dangers mobiles.
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Maze 3D : une clé change la valeur du chemin
Explorez un labyrinthe où l’état de la porte compte autant que la position.
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Circuit Racing : entraîner un pilote, puis mesurer sa course
Prenez le volant et découvrez comment distinguer imitation, DQN et évaluation.
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Entraîner son premier agent avec Ignition sur CartPole
Lancez votre premier entraînement DQN dans le navigateur et observez ses décisions sur CartPole. Code exécutable et captures réelles à l’appui.
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