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Mlagents Walker
これはUnity ML-AgentsライブラリでトレーニングされたPPOエージェントモデルで、Walker環境専用です。
ダウンロード数 81
リリース時間 : 7/4/2022
モデル概要
このモデルはPPOアルゴリズムに基づく深層強化学習エージェントで、Walker環境における歩行行動を制御します。
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、探索と活用のバランスを取ります
Unity ML-Agents統合
Unity ML-Agentsフレームワークと完全互換で、Unity環境への展開が容易です
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動作パフォーマンスを視聴できます
モデル能力
歩行制御
強化学習意思決定
環境インタラクション
使用事例
ゲーム開発
NPC歩行制御
ゲーム内の非プレイヤーキャラクターの歩行行動制御に使用
自然な歩行動作を実現
ロボットシミュレーション
二足歩行ロボット制御
二足歩行ロボットの歩行行動をシミュレート
安定した歩行制御を実現
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