Ppo LunarLander V2
モデル概要
このモデルはProximal Policy Optimization (PPO)アルゴリズムで訓練されており、LunarLander-v2シミュレーション環境で月面着陸船を安全に着陸させる方法を学習できます。
モデル特徴
安定した訓練
PPOアルゴリズムを使用して訓練プロセスの安定性を確保
効率的な学習
16の並列環境を通じて訓練プロセスを加速
最適化されたハイパーパラメータ
最適化されたハイパーパラメータ設定を使用
モデル能力
連続動作空間制御
強化学習タスク解決
シミュレーション環境との相互作用
使用事例
教育デモ
強化学習教育
強化学習アルゴリズムの実問題への応用を展示
学生はPPOアルゴリズムの動作原理を直感的に理解できる
アルゴリズム研究
強化学習アルゴリズム比較
異なる強化学習アルゴリズムの性能比較のためのベンチマークモデルとして使用
平均報酬233.56 +/- 53.89
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