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Testpyramidsrnd

micheljperezによって開発
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOアルゴリズムエージェントモデルで、ピラミッド環境でのゲームプレイに特化しています。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 7/17/2022

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のML-Agentsフレームワーク下でトレーニングされ、ピラミッド環境におけるナビゲーションとタスク完了の問題を解決するために使用されます。

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 ML-Agents統合
Unity ML-Agentsフレームワークと完全互換であり、Unity環境での展開と使用が容易です。
ピラミッド環境専用
ピラミッド環境に特化してトレーニングされており、この環境におけるナビゲーションとタスク完了の問題を効果的に解決できます。

モデル能力

ピラミッド環境ナビゲーション
タスク完了
強化学習意思決定

使用事例

ゲームAI
ピラミッド環境ナビゲーション
エージェントはピラミッド環境内で自律的にナビゲートし、目標を探したりタスクを完了したりできます。
ピラミッド環境で指定されたタスクを効果的に完了できる
強化学習研究
PPOアルゴリズム検証
3D環境におけるPPOアルゴリズムのパフォーマンスを検証するために使用できます。
複雑な3D環境におけるPPOアルゴリズムの有効性を示している
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