B

Ball

ThomasSimoniniによって開発
これはPPOアルゴリズムで訓練された強化学習エージェントで、Unity 3DBallゲームにおけるバランスボールタスクを制御するために使用されます。
ダウンロード数 23
リリース時間 : 4/19/2022

モデル概要

このモデルはUnity ML-Agentsフレームワークで訓練され、PPOアルゴリズムを使用して3D環境で球体のバランスを取る方法を学習します。強化学習の教育やゲームAI開発に適しています。

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、安定したポリシー最適化プロセスを提供します
Unity環境統合
Unity 3DBallゲーム環境専用に設計されており、Unityで直接展開して使用できます
設定可能なネットワーク構造
カスタムニューラルネットワークの層数と隠れユニット数をサポートします

モデル能力

3D環境におけるバランス制御
リアルタイム意思決定
強化学習ポリシー最適化

使用事例

ゲームAI
3DBallゲームAI
3DBallゲームのAI対戦相手またはデモキャラクターとして
球体のバランスを安定して制御可能
教育デモ
強化学習教育
連続制御タスクにおけるPPOアルゴリズムの応用を展示
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