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Pushblock
P
Pushblock
mrm8488によって開発
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習エージェントで、UnityのPushBlock環境でタスクを完了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 35
リリース時間 : 8/7/2022
モデル概要
このモデルはUnity ML-Agentsライブラリを使用してトレーニングされ、PushBlock環境で箱を押す戦略を学習できます。
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、これは先進的な強化学習アルゴリズムです。
Unity環境統合
UnityのML-Agents環境向けに特別に設計されており、Unityプロジェクトにシームレスに統合できます。
視覚的デモンストレーション
ブラウザで直接エージェントのゲームプレイを視聴できます。
モデル能力
箱押しタスク
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
箱押しゲームAI
箱押し系ゲームのAI対戦相手やデモキャラクターとして使用可能です。
基本的な箱押しタスクを完了できます
教育デモ
強化学習教育
単純な環境におけるPPOアルゴリズムの応用例を展示するのに使用できます。
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