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Testworm
PPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、スネークゲームをプレイするために特別にトレーニングされています
ダウンロード数 85
リリース時間 : 9/5/2022
モデル概要
このモデルはUnity ML-Agentsフレームワークを使用してトレーニングされ、PPO（近位方策最適化）アルゴリズムを採用しており、自律的にスネークゲームをプレイできます。
モデル特徴
PPOアルゴリズムベース
近位方策最適化アルゴリズムを使用してトレーニングされており、これは先進的な強化学習アルゴリズムです
Unity ML-Agents統合
Unity ML-Agentsフレームワークと完全互換で、Unity環境での展開と実行が容易です
スネークゲーム専門
スネークゲームに特化してトレーニングされており、自律的に意思決定を行いゲーム目標を達成できます
モデル能力
スネークゲーム制御
強化学習意思決定
ゲーム戦略最適化
使用事例
ゲームAI
スネークゲームAI
スネークゲームのAI対戦相手またはデモンストレーションAIとして
自律的にスネークゲームを完了できます
強化学習教育
PPOアルゴリズム例
PPOアルゴリズムの実際の応用例として
シンプルなゲームにおけるPPOアルゴリズムのパフォーマンスを展示
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