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 L'entrainement du réseau est donc fait avec les actions préférées a1 et a2, et Δ(x) et Δ(y).
-Chaque agent utile un réseau de neurone pour généraliser ses états "safe" et "dangerous".
+Chaque agent utilise un réseau de neurone pour généraliser ses états "safe" et "dangerous".
 Pour chaque échantillon Δ(x) et Δ(y) sont déterminés et stockés avec une variable booléenne qui indique s'il y a eu collision ou non.

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