<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Finding Theta</title><description>Blog technique de finding-theta : notes sur la recherche, l&apos;inférence, l&apos;optimisation et l&apos;ingénierie reproductible.</description><link>https://www.findingtheta.com/</link><language>fr</language><atom:link href="https://www.findingtheta.com/fr/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Deep Q-Networks (DQN) et Lunar Lander : un guide pratique</title><link>https://www.findingtheta.com/fr/blog/solving-gymnasiums-lunar-lander-with-deep-q-learning-dqn/</link><guid isPermaLink="true">https://www.findingtheta.com/fr/blog/solving-gymnasiums-lunar-lander-with-deep-q-learning-dqn/</guid><description>Découvrez le fonctionnement de l&apos;algorithme d&apos;apprentissage par renforcement Deep Q-Learning (DQN) et appliquez-le pour résoudre Lunar Lander de Gymnasium.</description><pubDate>Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 GMT</pubDate><category>experiments</category><category>dqn</category><category>gymnasium</category><category>reinforcement-learning</category></item></channel></rss>