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Testpyramidsrnd
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Testpyramidsrnd
michael20atによって開発
これはPPOアルゴリズムを使用してUnity ML-Agentsのピラミッド環境でトレーニングされた強化学習エージェントモデルです
ダウンロード数 69
リリース時間 : 9/20/2022
モデル概要
このモデルはPPO(Proximal Policy Optimization)アルゴリズムに基づいており、Unity ML-Agentsのピラミッド環境でトレーニングされ、特定の3D環境ナビゲーションタスクを実行できます。
モデル特徴
PPOアルゴリズムベース
Proximal Policy Optimizationアルゴリズムを使用してトレーニングされており、これは安定した強化学習アルゴリズムです
Unity環境統合
Unity ML-Agentsのピラミッド環境向けに特別にトレーニングされており、Unityプロジェクトにシームレスに統合できます
3Dナビゲーション能力
複雑な3D環境でのナビゲーションとタスク完了能力を備えています
モデル能力
3D環境ナビゲーション
強化学習意思決定
Unity環境インタラクション
使用事例
ゲームAI
インテリジェントNPCナビゲーション
ゲーム環境内でNPCにインテリジェントなナビゲーション能力を提供
NPCは複雑な3D環境内を自律的に移動できます
ロボットシミュレーション
仮想ロボットトレーニング
複雑な環境での仮想ロボットの移動能力をトレーニングするために使用
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