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Dqn PongNoFrameskip V4

sb3によって開発
これはDQNアルゴリズムに基づく強化学習モデルで、PongNoFrameskip-v4環境でのゲームプレイ専用に設計されています。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 6/2/2022

モデル概要

このモデルはstable-baselines3ライブラリとRL Zooフレームワークでトレーニングされ、アタリゲームPongで安定したパフォーマンスを実現します。

モデル特徴

安定したゲームプレイ
PongNoFrameskip-v4環境で20.70の平均報酬スコアを達成
最適化されたハイパーパラメータ
学習率、探索戦略などの調整済みハイパーパラメータ組み合わせを使用
アタリ専用ラッパー
アタリ専用環境ラッパーを統合し、ゲームフレーム処理を最適化

モデル能力

アタリゲーム制御
強化学習意思決定
リアルタイムゲーム応答

使用事例

ゲームAI
PongゲームAI
Pongゲームの対戦AIとして、人間プレイヤーと対戦可能
平均報酬20.70点を達成
強化学習研究
DQNアルゴリズム検証
アタリゲームにおけるDQNアルゴリズムの性能検証に使用
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