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Ppo LunarLander V2
モデル概要
このモデルはProximal Policy Optimization (PPO)アルゴリズムを使用して月面着陸機-v2環境で訓練され、宇宙船を安全に着陸させる方法を学習できます。
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おり、これは安定した訓練特性を持つ先進的な強化学習アルゴリズムです。
連続行動空間処理
連続行動空間の制御問題を処理でき、宇宙船着陸のような精密制御タスクに適しています。
安定した訓練
PPOアルゴリズムは訓練プロセス中のポリシー更新の幅を減らすように設計されており、訓練の安定性を維持します。
モデル能力
宇宙船制御
連続行動意思決定
強化学習タスク解決
使用事例
宇宙シミュレーション
月面着陸機制御
宇宙船が月面に安全に着陸するプロセスをシミュレート
平均報酬が274.78 +/- 19.67に達する
教育デモンストレーション
強化学習教育
強化学習アルゴリズム教育の典型的な事例として
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タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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