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Ppo Huggy
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、Huggyゲームをプレイするために特別に設計されています。
ダウンロード数 28
リリース時間 : 4/20/2022
モデル概要
このモデルはPPO（近接方策最適化）アルゴリズムに基づいてトレーニングされており、Huggyゲーム環境で強化学習を行い、ゲームの目標を達成することができます。
モデル特徴
PPOアルゴリズムベース
近接方策最適化アルゴリズムを使用してトレーニングされており、安定した学習性能を持っています
Unity環境統合
Unityゲーム環境専用に設計されており、Unityエディタで直接展開できます
継続学習能力
mlagents-learnコマンドを通じてモデルのトレーニングを継続できます
モデル能力
ゲーム制御
強化学習
環境インタラクション
使用事例
ゲームAI
Huggyゲームエージェント
HuggyゲームでAIプレイヤーとしてキャラクターを制御します
ゲームで設定された目標を達成できます
強化学習研究
PPOアルゴリズム検証
ゲーム環境におけるPPOアルゴリズムの実装ケースとして
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