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Ppo LunarLander V2
これはPPOアルゴリズムに基づく強化学習モデルで、LunarLander-v2環境向けに訓練され、月面着陸船の安全な着陸を制御するために使用されます。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 6/8/2022
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訓練され、LunarLander-v2シミュレーション環境で月面着陸船を制御する戦略を学習し、安全な着陸を実現できます。
モデル特徴
安定した訓練
PPOアルゴリズムを採用し、安定した戦略最適化プロセスを提供
効率的な学習
比較的少ない訓練ステップで効果的な制御戦略を学習可能
再現性
stable-baselines3に基づいて実装され、良好な実験再現性を有する
モデル能力
強化学習制御
連続行動空間処理
環境状態認識
使用事例
ゲームAI
月面着陸船制御
LunarLander-v2環境で着陸船を安全に着陸させる
平均報酬263.23 +/- 15.11
教育デモ
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
TensorBoardおすすめAIモデル
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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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scb10x
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Transformers 英語C
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