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Mlagents Worm

infinitejoyによって開発
これはUnity ML-Agentsを基に訓練されたPPOエージェントモデルで、Wormゲーム環境に特化しています。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 7/11/2022

モデル概要

このモデルはPPOアルゴリズムを使用してUnityのWormゲーム環境で訓練され、ゲーム内のワームキャラクターを制御して特定のタスクを完了することができます。

モデル特徴

Unity ML-Agentsを基に訓練
Unity公式のML-Agentsフレームワークを使用して訓練され、Unityゲーム環境と互換性があります。
PPOアルゴリズムの実装
Proximal Policy Optimizationアルゴリズムを採用しており、これは安定した強化学習アルゴリズムです。
ゲーム制御能力
Wormゲーム内のキャラクターを移動させ、意思決定を行うことができます。

モデル能力

ゲームキャラクター制御
強化学習による意思決定
環境との相互作用

使用事例

ゲームAI
Wormゲームエージェント
ゲーム環境内のワームキャラクターを制御して特定のタスクを完了します。
強化学習研究
PPOアルゴリズムの検証
ゲーム環境におけるPPOアルゴリズムの実装例として利用できます。
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